多维张量（例如在 pytorch 中）以什么逻辑组合？ 假设我有形状为 (64, 1, 1, 42) 的张量 A 和形状为 (1, 42, 42) 的张量 B。 A 和 B 的结果是什么？我如何提前确定结果形状（如果可能）？
PyTorch 张量根据 PyTorch 的广播语义进行组合，这很大程度上借鉴于 NumPy 的广播规则。
PyTorch 总结了这些规则如下：
如果满足以下规则，则两个张量是“可广播的”：
- 每个张量至少有一个维度。
- 迭代维度大小时，从尾随维度开始，维度大小必须相等、其中之一为 1，或者其中之一不存在。
如果两个张量 x, y 是“可广播的”，则结果张量大小计算如下：
- 如果 x 和 y 的维数不相等，则在维数较少的张量的维数前面加上 1，使它们的长度相等。
- 然后，对于每个维度大小，生成的维度大小是沿该维度的 x 和 y 大小的最大值。