tensor.expand

引用和引用[2]提供了关于`tensor.expand()`函数的信息。`tensor.expand()`函数用于扩展张量的维度，并且可以通过指定扩展后的大小来实现。扩展操作不会共享内存，因此扩展后的张量与原始张量是独立的。

`tensor.expand_as()`函数是`tensor.expand()`函数的一种简化形式，它将当前张量扩展为与另一个张量相同的大小。

以下是一些示例说明`tensor.expand()`函数的用法：
1. 将尺寸为`torch.Size([n, 1])`的张量扩展为尺寸为`torch.Size([n, m])`的张量：
`a.expand(3,2)`结果为`tensor([[2, 2], [3, 3], [4, 4]])`

2. 将`-1`赋值给“无需扩展维度”，同时将尺寸为`torch.Size([n, 1])`的张量扩展为尺寸为`torch.Size([n, 4])`的张量：
`a.expand(-1,4)`结果为`tensor([[2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]])`

3. 将`-1`赋值给“新扩展维度”，此时尺寸为`torch.Size([n, 1])`的张量保持原状，不扩展：
`a.expand(3,-1)`结果为`tensor([, , ])`

4. 同时将`-1`赋值给“新扩展维度”和“无需扩展维度”，此时尺寸为`torch.Size([n, 1])`的张量保持原状，不扩展：
`a.expand(-1,-1)`结果为`tensor([, , ])`

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