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...
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,...
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。
c = a.expand_as(b) # a照着b的维度大小进行拓展 # c为 tensor([[1, 0, 2], # [1, 0, 2]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2 tensor.repeat() 作用:和expand()作用类似,均是将tensor广播到新的形状。 注意:不允许使用维度-1,1即为不变。 前文提及expand仅能作用于单数维,那对于非单数维的拓...
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...
tensor([[2, 2],[3, 3],[4, 4]])>>> 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。
(2)expand或expand_as:重复数组。不会占用额外的空间(repeat会复制多份数据,所以会占用额外空间)。 Numpy的广播法则: (1)所有输入数组都向shape最长的数组看齐,shape中不足的部分通过在前面加1维补齐; (2)两个数组要么在某一个维度上的长度一致,要么其中一个为1,否则不能计算。
(x)# Calculate the expert outputsoutputs = torch.stack([expert(x)forexpertinself.experts], dim=2)# Adjust the weights tensor shape to match the expert outputs weights = weights.unsqueeze(1).expand_as(outputs)# Multiply the expert outputs with the ...
torch.expand() 参数为传入指定shape,在原shape数据上进行高维拓维,根据维度值进行重复赋值。https://blog.csdn.net/weixin_42670810/article/details/114278285 torch.nn.BatchNorm2d 函数 什么是batch?’ batch是整个训练集中的一部分,由于训练集往往过大不能一次性全部输入到网络中,所以需要分批次地输送所以每一批...
weights=weights.unsqueeze(1).expand_as(outputs)# Multiply the expert outputswiththe weights and # sum along the third dimensionreturntorch.sum(outputs*weights,dim=2) 这里主要看前向传播的代码,通过输入计算出权重和每个专家给出输出的预测,最后使用权重将所有专家的结果求和最终得到模型的输出。