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。