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  • pytorch Tensor.expand()张量扩张

    Tensor.expand(*sizes) → 张量

    返回自张量的新视图,单例维度扩展到更大的尺寸。

    传递 -1 作为维度的大小意味着不更改该维度的大小。

    Tensor 也可以扩展到更多的维度,新的维度会附加在前面。 对于新维度,大小不能设置为 -1。

    扩展张量不会分配新的内存,而只会在现有张量上创建一个新视图,其中通过将步幅设置为 0 将大小为 1 的维度扩展为更大的大小。任何大小为 1 的维度都可以扩展为任意值 无需分配新内存。

    参数
    *sizes (torch.Size or int...) – 所需的扩展尺寸

    警告

    一个扩展张量中的多个元素可以指代同一个内存位置。因此,in-place原位操作(尤其是矢量化操作)可能会导致不正确的行为。 如果您需要写入张量,请先克隆它们。

    Example:

    >>> x = torch.tensor([[1], [2], [3]])
    >>> x.size()
    torch.Size([3, 1])
    >>> x.expand(3, 4)
    tensor([[ 1,  1,  1,  1],
            [ 2,  2,  2,  2],
            [ 3,  3,  3,  3]])
    >>> x.expand(-1, 4)   # -1 means not changing the size of that dimension
    tensor([[ 1,  1,  1,  1],
            [ 2,  2,  2,  2],
            [ 3,  3,  3,  3]])

    >>>x.expand(2, 3, 4)

    tensor([[[1, 1, 1, 1],
                 [2, 2, 2, 2],
                 [3, 3, 3, 3]],


                [[1, 1, 1, 1],
                 [2, 2, 2, 2],
                 [3, 3, 3, 3]]])






    快去成为你想要的样子!
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jiangkejie/p/15126759.html
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