x = torch.tensor([1, 2, 3]) y= x.expand(2, -1).clone()#扩展后复制数据print(y)#输出:#tensor([[1, 2, 3],#[1, 2, 3]]) 使用expand时,扩展的维度大小可以是具体的数值,也可以是-1,表示该维度的大小与原始张量相同。如果扩展的维度大小大于原始张量,PyTorch 会抛出错误。 (摘自kimi)...
不改变的维可以传入-1或者原来的数值。 torch.Tensor.expand(*sizes) → Tensor 返回张量的一个新视图,可以将张量的单个维度扩大为更大的尺寸 a=torch.randn(1,1,3,768)print(a)print(a.shape)#torch.Size([1, 1, 3, 768])b=a.expand(2,-1,-1,-1)print(b)print(b.shape)#torch.Size([2, 1...
repeat 和expand 函数都用于扩张张量的维度,简单来说就是把一个张量进行平铺,例如把 [123] 竖着平铺三次变成 [123123123]。 repeat 会复制数据数据本身,可以随意平铺: >>> x = torch.rand(1, 3) >>> x.repeat(10,1) tensor([[0.7953, 0.4801, 0.7178], [0.7953, 0.4801, 0.7178], [0.7953, 0.4801,...
理解PyTorch中的repeat()与expand()方法在张量扩展操作上的区别是至关重要的。在PyTorch中，torch.Tensor是用于存储多维数据结构的容器。当需要对张量的维度进行扩展时，通常会用到repeat()和expand()这两个方法。具体而言，expand()方法用于在指定维度上扩展张量大小，将尺寸为1的维度扩展至指定大小。该方...
扩展(expand)张量不会分配新的内存,只是在存在的张量上创建一个新的视图(view),一个大小(size)等于1的维度扩展到更大的尺寸。 例子: import torch >> x = torch.tensor([1, 2, 3]) >> x.expand(2, 3) tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])...
pytorch expand函数 PyTorch中的expand函数是用于扩展张量的维度的。具体地说,它将原始张量沿着指定的维度复制扩展,并返回新的张量。这个函数有两个参数:size和*args。size参数表示新张量的大小,*args参数则表示需要扩展的维度。如果指定的维度大小为-1,则表示在该维度上扩展剩余的维度大小。 例如,如果有一个形状为(...
在PyTorch中，repeat() 和 expand() 函数均用于拓展张量的维度，实现将原始张量进行复制和展开。其中，repeat() 函数可以自由地复制数据本身，并按照指定的重复次数对张量进行平铺。例如，对于原始张量 [1, 2, 3]，通过 repeat() 函数可以将其横向平铺三次，形成新的张量 [1, 2, 3, 1, 2, 3,...
expand input.expand(*sizes)函数能够实现 input 输入张量中单维度(singleton dimension)上数据的复制操作,「其中 *sizes 分别指定了每个维度上复制的倍数,对于不需要(或非单维度)进行复制的维度,对应位置上可以写上原始维度的大小或者直接写 -1。」 “将张量中大小为 1 的维度称为单维度。比如形状为[2,3]的张量...
使用expand函数扩展张量的形状 验证扩展后的张量的形状 详细步骤 1. 导入必要的库和模块 我们首先需要导入PyTorch库和模块,以便使用其中的函数和类。以下是所需的导入语句: importtorch 1. 2. 创建原始张量 在本例中,我们将创建一个一维张量,作为我们要扩展的原始张量。以下是创建原始张量的代码: ...
1. expand() 将现有张量沿着值为1的维度扩展到新的维度。张量可以同时沿着任意一维或多维展开。如果你不想沿着一个特定的维度展开张量,你可以设置它的参数值为-1。 注意:只能扩展单个维度 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Example1-working ...