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)...
expand函数在PyTorch中有什么用途? 如何使用PyTorch的expand函数来复制数据? 前言 当通过增加维度操作插入新维度后,可能希望在新维度上面复制若干份数据,满足后续算法的格式要求。考虑 Y=X@W+b 的例子,偏置 b 插入样本数的新维度后,需要在新维度上复制 Batch Size 份数据,将 shape 变为与 X@W 一致后,才能完成...
示例: import torch h, w = 3, 5 x_ = torch.arange(w).unsqueeze(0).expand(h, -1) # torch.Size([h, w]) # expand(*size)函数可以实现对张量中单维度上数据的复制操作。 # 其中,*size分别指定
在PyTorch中，repeat 和 expand 函数的主要区别如下：repeat：功能：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。示例：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, 1, 2, 3]。存储空间：不共享存储空间，修改其中一个...
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(...
expand函数用于将张量中单数维的数据扩展到指定的size。 首先解释下什么叫单数维(singleton dimensions),张量在某个维度上的size为1,则称为单数维。比如zeros(2,3,4)不存在单数维,而zeros(2,1,4)在第二个维度(即维度1)上为单数维。expand函数仅仅能作用于这些单数维的维度上。
>>> a.expand(3,2) tensor([[2, 2], [3, 3], [4, 4]]) >>> a tensor([[2], [3], [4]]) 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]]) ...
x的形状假设为(2,1,5,1),x.expand(2,4,5,6)表示希望把x扩张为(2,4,5,6)形状的数组,注意expand只能在原始形状扩张,并且是原始维度的长度为1的地方。 where 函数: torch.where() 是 PyTorch 中的一个函数,用于根据给定的条件从两个张量中选择元素。
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,...
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,...