pytorch expand
时间: 2023-07-14 13:04:10 浏览: 62
PyTorch的`expand`函数是用于扩展张量形状的方法。它通过复制数据来填充新的维度,从而改变张量的形状。这个函数的使用方式如下:
```python
expanded_tensor = tensor.expand(*sizes)
```
其中,`tensor`是要扩展的张量,`sizes`是一个元组或列表,指定了新的形状。`sizes`中的每个元素可以是一个整数或None。当元素为None时,表示该维度将被扩展为原始张量的相应维度大小。
举个例子,假设有一个形状为`[1, 3, 1]`的张量`tensor`,我们可以使用`expand`函数将其扩展为形状为`[2, 3, 4]`的张量:
```python
import torch
tensor = torch.randn(1, 3, 1)
expanded_tensor = tensor.expand(2, 3, 4)
print(expanded_tensor.shape) # 输出: torch.Size([2, 3, 4])
```
在这个例子中,原始张量的第一维度大小为1,使用`expand(2, 3, 4)`将其扩展为大小为2的新维度。其他维度大小保持不变。
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相关问题
pytorch expand repeat区别
PyTorch中的`expand`和`repeat`都是用于改变张量的形状的函数,但它们有一些区别。
`expand`函数用于扩展一个张量的形状,通过复制数据来填充新的维度。它不会增加张量的内存占用,只是以新的形状提供一个视图。`expand`函数接受一个参数,即新形状,可以是一个元组或可广播的形状。这个参数用于指定需要扩展的维度的大小。需要注意的是,`expand`函数并不会真正复制数据,所以对扩展张量的修改也会反映到原始张量上。
`repeat`函数则是通过重复复制张量的元素来改变形状。它会增加张量的内存占用,并且会创建一个新的张量。`repeat`函数接受一个参数,即每个维度上的重复次数。这个参数可以是一个元组,或者是单个整数(当使用单个整数时,所有维度都将重复相同次数)。通过传递不同的参数,我们可以将张量中的元素在某个维度上重复多次。需要注意的是,`repeat`函数会真正复制数据,所以对重复张量的修改不会影响到原始张量。
总结起来,`expand`函数通过复制数据来扩展形状,仅提供一个视图,不会复制数据,可以节省内存。而`repeat`函数通过重复复制元素来改变形状,会创建新的张量,会复制数据并增加内存占用。根据具体的需求,我们可以选择使用 `expand` 或 `repeat` 来改变张量的形状。
pytorch broadcast
PyTorch's `broadcast` operation is used to automatically expand tensors with different shapes to perform element-wise operations. It allows tensors to be compatible for operations where the shapes would otherwise not match. This operation is similar to NumPy's broadcasting.
For example, let's say you have two tensors, `tensor1` with shape (3, 1) and `tensor2` with shape (1, 4). If you try to add these tensors directly using the `+` operator, it will result in a size mismatch error. But with broadcasting, PyTorch will automatically expand the tensors to (3, 4) by duplicating elements along the appropriate dimensions, allowing for element-wise addition.
Here's an example of how to use broadcasting in PyTorch:
```python
import torch
tensor1 = torch.tensor([[1], [2], [3]])
tensor2 = torch.tensor([[4, 5, 6, 7]])
result = tensor1 + tensor2
print(result)
```
Output:
```
tensor([[5, 6, 7, 8],
[6, 7, 8, 9],
[7, 8, 9, 10]])
```
In this example, the `tensor1` with shape (3, 1) is broadcasted to (3, 4), and `tensor2` with shape (1, 4) is broadcasted to (3, 4) before performing the element-wise addition.