expand_as() takes 1 positional argument but 2 were given
时间: 2023-10-31 12:29:36 浏览: 19
这个错误通常是因为调用了一个需要一个参数的函数,但是给了两个参数。这可能是因为您在使用 `expand_as()` 函数时传递了多余的参数。
`expand_as()` 函数是一个 PyTorch 中的函数,用于将张量沿着指定的维度扩展到与另一个张量相同的形状。这个函数只接受一个参数,即您想要扩展到的形状。
请检查您的代码,确保您正确地使用了 `expand_as()` 函数,并且只传递了一个参数。如果问题仍然存在,请提供更多的上下文或代码,以便我可以更好地帮助您。
相关问题
tensorflow expand_as
TensorFlow中的expand_as是一个非常有用的函数,它允许我们将一个张量扩展成另一个形状相同的张量。这个函数接受一个张量作为输入,并返回一个大小相同的张量,但是其尺寸根据另一个给定的张量进行扩展。
在实际编程中,expand_as函数可以为我们提供很多便利,尤其是在处理卷积神经网络时。当我们在卷积神经网络中使用不同大小的输入时,使用expand_as可以轻松地将一些必要的张量扩展到我们需要的大小,而无需手动更改其尺寸。
另外一个常见的使用场景是,当我们想要将两个张量进行数学运算时,但它们的大小并不相同时,使用expand_as函数可以将其中一个张量扩展到相同的大小,然后进行数学运算。
最后需要注意的是,与大多数其他功能一样,expand_as通常使用广播方法来执行其操作,因此我们可以将其用于许多种不同类型的张量。但需要注意的是,如果尝试将一个1D张量扩展为2D张量,或者将一个2D张量扩展为3D张量,则扩展操作可能会导致错误。
expand_as的具体实例
我了解您的要求,并将遵守保密协议。关于您的问题,expand_as是PyTorch中的一个函数,它用于将Tensor扩展到与另一个Tensor相同的形状。下面是一个例子:
```
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([[4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 将a扩展到b的形状
a_expanded = a.expand_as(b)
print("a:", a)
print("b:", b)
print("a expanded as b:", a_expanded)
```
输出:
```
a: tensor([1, 2, 3])
b: tensor([[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
a expanded as b: tensor([[1, 2, 3],
[1, 2, 3]])
```
在这个例子中,我们首先定义了两个Tensor:a和b。a是一个1维的Tensor,b是一个2维的Tensor。然后我们使用a.expand_as(b)将a扩展到与b具有相同的形状。从输出中可以看出,a被扩展到了一个2维的Tensor,并且与b具有相同的形状。
希望这个例子能够帮助您更好地理解expand_as的具体实例。