expand_as()函数与expand()函数类似,功能都是用来扩展张量中某维数据的尺寸,区别是它括号内的输入参数是另一个张量,作用是将输入tensor的维度扩展为与指定tensor相同的size。 (2)应用举例: 1) # 不使用另一个张量的值,只是参考张量的尺寸 import torch a = torch.tensor([[2], [3], [4]]) # 三行一列...
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...
pytorch中expand_as()和expand()函数 expand() 的作用:对张量的维度进行扩张,从而对张量的形状大小进行修改 换种说法:把维数为1的维度进行扩张或者增加维度 举个例子: x 是一个1行3列的张量,只可以扩张它的第0个维度(也就是维数为1的维度),扩张其他维度会报错 扩展一个新的维度必须在最前面,否则会报错 ...
使用repeat函数时需要注意,其中第一个参数是需要在第0维重复的数量,第二个参数是在第1维重复的数量。如果对三阶张量进行repeat操作,那么还有第三个参数。 使用expand_as函数可以直接使用某一个张量的size和device等信息,虽然expand函数也能用于扩展张量中某一维度数据的尺寸,但expand函数需要给定尺寸的大小。
代码语言:javascript 复制 MACRO_EXPANSION = YES EXPAND_ONLY_PREDEF = YES EXPAND_AS_DEFINED = GETSET 宏未展开。 既然我认为,其中一个答案是错误的,但这个评论对于任何冗长的解释都是糟糕的,让我补充一下我认为这应该是如何工作的。 根据doxygen文档和这个链接,预定义和EXPAND_AS_DEFINED有不同的用途。据我所...
函数定义 Tensor.expand_as(other) → Tensor Expand this tensor to the same size as other. self.expand_as(other) is equivalent to self.expand(other.size()).
可以看出expand()函数括号里面为变形后的size大小,而且原来的tensor和tensor.expand()是不共享内存的。 tensor.expand_as()函数 >>> b=torch.tensor([[2,2],[3,3],[5,5]]) >>> print(b.size()) torch.Size([3, 2]) >>> a.expand_as(b) ...
可以看出expand()函数括号里面为变形后的size大小,而且原来的tensor和tensor.expand()是不共享内存的。 tensor.expand_as()函数 >>> b=torch.tensor([[2,2],[3,3],[5,5]]) >>>print(b.size()) torch.Size([3,2]) >>> a.expand_as(b) ...
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...
可以看出expand()函数括号⾥⾯为变形后的size⼤⼩，⽽且原来的tensor和tensor.expand()是不共享内存的。tensor.expand_as()函数 >>> 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]])>>> ...