在torch中,如果要改变某一个tensor的维度,可以利用view、expand、repeat、transpose和permute等方法,这里对这些方法的一些容易混淆的地方做个总结。 expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数,但其工作机制差别很大,本文对这两个函数进行对比。 1 torch.expand() 作用:expand()函数可以将张量...
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。
3.expand()函数和expand_as()函数 通过值复制的方式,将单个维度扩大为更大的尺寸。使用expand()函数不会使原tensor改变,需要将结果重新赋值。下面是具体的实例: 可以看出代码中的expand(3,4)=expand(-1,4)。 expand()的填入参数是size,而expand_as()的填入参数是tensor,即实现原tensor维度扩充到和目标tensor维...
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,...
>>> 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]]) ...
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。
2. expand_as expand_as函数可视为expand的另一种表达,其size通过函数传递的目标张量的size来定义。 importtorch a=torch.tensor([1,0,2])b=torch.zeros(2,3)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]]) ...
A.expand_as(C) 对张量的维度进行扩展 在示例 1 中,是一个形状为 (3,) 的张量,将其扩展为一个形状为 (3, -1) 的张量。由于表示该维度的大小由原始张量自动推断,因此最终结果将是一个形状为 (3, 3) 的张量。 在PyTorch 中,使用的作用是让 PyTorch 根据张量的总元素数量和其他维度的大小来自动推断该...
exp_t = target.view(1, -1).expand_as(pred)#b.expand_as(a)就是将b进行扩充,扩充到a的维度,需要说明的是a的低维度需要比b大,例如b的shape是31,如果a的shape是32不会出错, correct = pred.eq(exp_t.long())#注意这里的eq函数的参数必须为LongTensor类型,这里利用了long()的方法将其转化为LongTens...
·局部:在函数与类中,每当调用函数时都会创建一个局部作用域,局部变量域像一个栈,仅仅是暂时存在,依赖于创建该局部作用域的函数是否处于活动的状态。 ·嵌套:一般出现在函数中嵌套了一个函数时,在外围函数中的作用域称为嵌套作用域,主要目的是为了实现闭包。