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...
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。
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。
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()). Please see expand() for more information about expand. 参数 other (torch.Tensor)– The result tensor has the same size as other....
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...
Tensorflow.js tf.tensor()函数(1) Tensorflow.js tf.tensor()函数 vscode expand all (1) Python – tensorflow.convert_to_tensor()(1) Python – tensorflow.convert_to_tensor() navbar expand bootstrap 5 - 任何代码示例 📜 Tensor.expand_as - Python 代码示例 主页...
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) ...
🐛 Describe the bug def test_expand_with_broadcast(self): device_mesh = self.build_device_mesh() tensor = torch.randn((4,)) matrix = torch.randn((2, 3, 4)) dtensor = distribute_tensor(tensor, device_mesh, [Replicate()]) dmatrix = distribu...
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) ...