>> import torch >>> a=torch.tensor([[2],[3],[4]]) >>> print(a.size()) torch.Size([3, 1]) >>> a.expand(3,2) tensor([[2, 2], ..."/>
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pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函數(shù)詳解

發(fā)布時間：2020-09-30 15:14:02 來源：腳本之家 閱讀：145 作者：wang xiang 欄目：開發(fā)技術(shù)

tensor.expend()函數(shù)

>>> import torch
>>> a=torch.tensor([[2],[3],[4]])
>>> print(a.size())
torch.Size([3, 1])
>>> a.expand(3,2)
tensor([[2, 2],
    [3, 3],
    [4, 4]])
>>> a
tensor([[2],
    [3],
    [4]])

可以看出expand()函數(shù)括號里面為變形后的size大小，而且原來的tensor和tensor.expand()是不共享內(nèi)存的。

tensor.expand_as()函數(shù)

>>> b=torch.tensor([[2,2],[3,3],[5,5]])
>>> print(b.size())
torch.Size([3, 2])
>>> a.expand_as(b)
tensor([[2, 2],
    [3, 3],
    [4, 4]])
>>> a
tensor([[2],
    [3],
    [4]])

可以看出，b和a.expand_as(b)的size是一樣大的。且是不共享內(nèi)存的。

以上這篇pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函數(shù)詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。

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