import torch
box = torch.tensor([ # 边界框的坐标，(x1, y1, x2, y2). box'shape: (3, 4)
[0.1, 0.2, 0.5, 0.3],
[0.6, 0.6, 0.9, 0.9],
[0.1, 0.1, 0.2, 0.2]
])
whwh = torch.tensor([200, 400, 200, 400])
box_new = box * whwh[None, :]
# None的作用是给whwh扩增第0维，扩增之后，whwh的shape是(1, 4). 然后就可以用pytorch的张量广播机制相乘了。
print(box_new)
输出：
我做张量广播时的一个办法是，先用None的方式把两个张量的维度数目变得相等，然后进行广播。虽然广播机制在维度数目不相等时也可以应用，但是为方便理解，我习惯上还是先把维度数目变为相等，再进行广播机制，就像上面的示例一样。
下面这几句总结的话，摘自：张量的广播机制。这篇博客写的挺清晰的。
