torch。expand
时间: 2023-05-04 19:06:38 浏览: 79
torch.expand() 是一个 PyTorch 的函数,可以将输入的张量扩展(expand)成新的形状。
参数是要扩展的维度,以及每个维度扩展的大小。这样,在需要将两个张量相加或相减时,可以通过扩展其中一个张量的某个维度,使这两个张量的形状相同,从而进行运算操作。
例如:
```python
import torch
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = a.expand(2, 2, 2) # 维度扩展,每个维度扩展的大小为(2, 2, 2)
print(a.shape) # 输出:torch.Size([2, 2])
print(b.shape) # 输出:torch.Size([2, 2, 2, 2])
c = tensor([[[[1, 2], [3, 4]],
[[1, 2], [3, 4]]],
[[[1, 2], [3, 4]],
[[1, 2], [3, 4]]]])
# 可以看到通过扩展,使得张量 a 被扩展成了新的维度为 2*2*2 的张量 b。
```
注意:扩展过程中不会改变原来张量的值,只是在原有的值基础上,添加相应维度的数据。同时,扩展时每个维度的大小只能是倍数,否则会出现错误。
总之,torch.expand() 是 PyTorch 中非常重要的一个函数,它具有扩展张量形状的功能,在深度学习中经常被用来对张量进行处理和操作。
相关问题
torch.expand
torch.expand is a function in PyTorch that expands the tensor along the specified dimensions. It replicates the tensor data along the specified dimensions to match the given shape.
The syntax for the function is as follows:
```python
torch.expand(input, size)
```
Here, `input` is the input tensor and `size` is the desired size of the output tensor. The size is a tuple of integers that specifies the desired size along each dimension.
For example, consider the following code snippet:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1,2], [3,4]])
y = torch.expand(x, (2,3))
print(y)
```
Output:
```
tensor([[1, 2, 1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4, 3, 4],
[1, 2, 1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4, 3, 4]])
```
Here, `x` is a 2x2 tensor. We use `torch.expand` to expand `x` to a 4x6 tensor by replicating the data along the rows and columns. The resulting tensor `y` has the desired size of (2,3).
torch.expand函数
torch中的expand()函数是用来扩展张量的维度的。它需要一个参数来指定扩展后的维度大小。举个例子,如果有一个形状为(3, 1)的张量a,我们可以使用expand(3, 4)来将其扩展为形状为(3, 4)的张量。这样做会将原来的张量在第二个维度上复制3遍,再在第一个维度上复制4遍,从而得到一个新的张量。这个函数的实现并不会真正复制数据,而只是记录了原始张量的尺寸和复制的次数,并通过索引来访问相应的原始数据。