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。

相关问题

pytorch expand

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：

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：

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。

希望能帮到你！如果有更多问题，请随时提问。

pytorch中repeat

在PyTorch中，repeat函数是用于对张量进行复制的方法。它可以将一个张量沿着指定的维度进行复制，并重复指定的次数。repeat函数的语法如下：

torch.repeat(*sizes)

其中，`*sizes`是一个可变参数，用于指定每个维度上的重复次数。这些重复次数可以是一个整数，也可以是一个张量。

下面是一个示例，展示了如何使用repeat函数：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = x.repeat(2, 3)  # 沿着行重复2次，沿着列重复3次

print(y)

输出结果为：

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]])

在这个示例中，原始张量x的形状是(2, 2)，使用repeat函数将其沿着行重复2次，沿着列重复3次，得到了一个新的张量y，形状为(4, 6)。