Python 代码实现多个不同形状梯度矩阵相加

以下是一个示例代码，可以将多个形状不一的梯度矩阵进行相加：

import numpy as np

# 生成多个形状不一的梯度矩阵
grad1 = np.random.rand(3, 3)
grad2 = np.random.rand(2, 2)
grad3 = np.random.rand(4, 4)

# 将梯度矩阵转换为相同的形状
max_shape = np.max([grad1.shape, grad2.shape, grad3.shape], axis=0)
grad1 = np.pad(grad1, [(0, max_shape[0]-grad1.shape[0]), (0, max_shape[1]-grad1.shape[1])], mode='constant')
grad2 = np.pad(grad2, [(0, max_shape[0]-grad2.shape[0]), (0, max_shape[1]-grad2.shape[1])], mode='constant')
grad3 = np.pad(grad3, [(0, max_shape[0]-grad3.shape[0]), (0, max_shape[1]-grad3.shape[1])], mode='constant')

# 将梯度矩阵相加
grad_sum = grad1 + grad2 + grad3

print(grad_sum)

在上述代码中，我们首先生成了三个形状不一的梯度矩阵，然后将它们转换为相同的形状，这样才能进行相加操作。我们使用了 numpy 库中的 pad 函数来实现矩阵的填充。最后，我们将三个梯度矩阵相加，并打印出结果。