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。
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,...
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]]) >>> a...
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。
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和Pytorch都是深度学习中流行的框架，两种框架各有优势，其中PyTorch v1.0于2018年10月发布，...
x = x.expand_as(y) print('x :', x.size()) >>> RuntimeError: The expanded size of the tensor (4) must match the existing size (2) at non-singleton dimension 2. Target sizes: [2, 3, 4]. Pytorch expand()函数 返回tensor的一个新视图 ...
Pytorch expand()函数 返回tensor的一个新视图 note:使用expand()函数的时候 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】 ...
>>> 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。
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) ...