tensor_1.expand_as(tensor_2) :把tensor_1扩展成和tensor_2一样的形状 TORCH.ONES_LIKE torch.ones_like(input,*,dtype=None,layout=None,device=None,requires_grad=False,memory_format=torch.preserve_format) →Tensor Returns a tensor filled with the scalar value1, with the same size asinput.torch...
import torch#1x = torch.randn(2, 1, 1)#原维度为1可以扩展为其他维度y = torch.randn(2, 3, 3) x = x.expand_as(y) print('x :', x.size()) >>> x : torch.Size([2, 3, 3])#2x = torch.randn(2, 2, 2)#原维度为其他不是1的值不可以扩展为其他维度y = torch.randn(2, 3,...
Pytorch expand()的使用 有两点需要注意,无论是 expand() 还是 expand_as(): 1.只能在第0维扩展一个维数,比如原来是是(1,3,4)==》(2,1,3,4),而在其他维度扩展不可以(1,3,4)==》(1,2,3
Pytorch expand()的使用 有两点需要注意,无论是 expand() 还是 expand_as(): 1.只能在第0维扩展一个维数,比如原来是是(1,3,4)==》(2,1,3,4),而在其他维度扩展不可以(1,3,4)==》(1,2,3,4)【错误】 2.如果不增加维数,只是增加维度,要增加的原维度必须是1才可以在该维度增加维度,其他值均不可...
>>> a.expand_as(b) tensor([[2, 2], [3, 3], [4, 4]]) >>> a tensor([[2], [3], [4]]) AI代码助手复制代码 可以看出,b和a.expand_as(b)的size是一样大的。且是不共享内存的。 以上这篇pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函数详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能...
此外,tensor.expand_as(tensor) 函数可以将tensor作为一种size传入,并进行指定的扩展。exp:(采用CSDN博客的例子)import torch a = torch.tensor([1, 0, 2]) b = torch.zeros(2, 3) c = a.expand_as(b) # a照着b的维度大小进行拓展 # c为 tensor([[1, 0, 2],[1, 0, 2]]) ...
Pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函数_Yale曼陀罗的博客-CSDN博客_.expand_as 发布于 2022-05-17 11:21 PyTorch 深度学习(Deep Learning) PyTorch深度学习(书籍) 赞同2 条评论 分享喜欢收藏申请转载 写下你的评论... 2 条评论 默认 最新 Neo Sun 你这贴一个...
>>> a tensor([[2], [3], [4]]) 可以看出,b和a.expand_as(b)的size是一样大的。且是不共享内存的。 以上这篇pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函数详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
在TensorFlow中,与PyTorch中的expand_as函数相似的函数是tf.broadcast_to。 tf.broadcast_to函数可以将一个张量扩展为与目标张量具有相同形状的张量。它通过复制原始张量的值来实现扩展。这个函数在深度学习中非常有用,可以用于广播操作,使得不同形状的张量可以进行元素级别的运算。
dataset = torch.rand(size=(2, 3, 4), device='cuda:0') pi = torch.arange(0, 3).unsqueeze(0).repeat(2, 1) sequence = pi.unsqueeze(-1).expand_as(dataset) print(pi) print(sequence)运行结果如下:…