pytorch expand_copy

`pytorch`库中的`expand()`和`unsqueeze()`函数通常用于创建张量的新版本，而`copy_()`则用于复制张量并替换原张量的内容。但是并没有直接叫做`expand_copy`的方法。

如果你想实现类似的功能，可以结合使用`expand()`和`copy_()`。例如，如果你有一个张量`tensor`，你想将其按照某个维度复制并扩展，你可以先通过`expand()`增加额外的维度，然后用`copy_()`将这个新的张量内容复制到原来的位置：

import torch

# 假设你有一个一维张量 tensor
tensor = torch.tensor([1, 2, 3])

# 按照第二个维度（索引为1）复制，并添加一个新维度
expanded_tensor = tensor.expand((1, -1))  # 新的形状变为 (1, 3)

# 然后复制到原本位置
tensor.copy_(expanded_tensor)  # tensor 现在变成了 (1, 1, 2, 3)

这里的关键点是要确保`expand()`后的形状与原始张量的其他维度相匹配，然后用`copy_()`更新内容。