4. 使用expand()和expand_as() expand()用来复制张量的数据,实现广播效果。 # 扩展到新的形状tensor_expand=tensor_1d.unsqueeze(0).expand(3,-1)print("Expanded Tensor:",tensor_expand)print("Shape:",tensor_expand.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 使用torch.cat() torch.cat()可以将多个张量在指定维度上...
b7 = a.expand(2, 3, 2) # 不可在更高维增加维度,否则报错 ''' RuntimeError: The expanded size of the tensor (2) must match the existing size (3) at non-singleton dimension 2. ''' b8 = a.expand(2, -1, -1) # 最高几个维度的参数可以用-1,表示和原始维度一致 ''' b8 -> torc...
torch.Tensor.narrow(dimension, start, length) → Tensor 返回一个经过缩小后的张量。操作的维度由dimension指定。缩小范围是从start开始到start+length。执行本方法的张量与返回的张量共享相同的底层内存。 参数: dimension (int) – 要进行缩小的维度 start (int) – 开始维度索引 length (int) – 缩小持续的长...
*size(torch.Size or int) - The number of times to repeat this tensor along each dimension. Repeats this tensor along the specified dimensions. 沿着特定的维度重复这个张量,和expand()不同的是,这个函数拷贝张量的数据。 例子: import torch >> x = torch.tensor([1, 2, 3]) >> x.repeat(3, ...
Returns a new tensor with a dimension of size one inserted at the specified position. The returned tensor shares the same underlying data with this tensor. Adimvalue within the range[-input.dim()-1,input.dim()+1)can be used. Negativedimwill correspond tounsqueeze()applied atdim=dim+input....
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。 张量也可以扩大为更高维,新增加的维度将附在前面。 扩大张量不需要分配新内存,仅仅是新建一个张量的视图。任意一个一维张量在不分配新内存情况下都可以扩展为任意的维度。
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]. AI代码助手复制代码 Pytorch expand()函数 ...
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]的张量就没有...
out_shape[i] = expand_size[i] 也就是超出输入维度的部分,stride直接设置为 0 即可,因为新增的维度就是对整个张量进行复制。简单验证一下: >>> arr = torch.rand(3,1,4) >>> out = arr.expand(2,3,2,4) >>> arr.shape torch.Size([3, ...
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。