pytorch 中 repeat 和 expand 的功能和区别 功能均是用于扩展张量的维度区别tensor.expand(*sizes)将张量中单维度(singleton dimensions,即张量在某个维度上为1的维度,exp(1,2,3),其中在第一个维度上就是单维度)扩展到指定的size大小(size为扩展后的张量在单维度处的维度),而张量中其他的非单维度的位置,可以...
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, 0.7178], [0.7953, 0.4801, 0.7178], [0.7953, 0.4801, 0.7178], [0.7953, 0.4801, 0.7178], [0.7953, 0.4801, 0.7178]...
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...
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, 2) tensor([[1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3]])>> x2 = torch.randn(2, 3, 4) >> x...
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,...
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。
pytorchrepeat和expand函数的使⽤场景，区别x = torch.tensor([0, 1, 2, 3]).float().view(4, 1)def test_assign(x):# 赋值操作 x_expand = x.expand(-1, 3)x_repeat = x.repeat(1, 3)x_expand[:, 1] = torch.tensor([0, -1, -2, -3])x_repeat[:, 1] = torch.tensor([0, -...
2.torch.repeat torch.repeat用法类似np.tile,就是将原矩阵横向、纵向地复制。与torch.expand不同的是torch.repeat返回的张量在内存中是连续的。 例子1: 将张量横向的复制 importtorch x = torch.tensor([1,2,3]) xnew = x.repeat(1,3)print(xnew) ...
PyTorch 中常用于张量数据复制操作有 expand 和 repeat。「expand 和 repeat 两个函数只有input.expand(\*sizes)和input.repeat(\*size)一种定义方式。」本小节主要介绍input.expand(\*sizes) 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...
pytorchtorch.expand和torch.repeat的区别详解 1.torch.expand 函数返回张量在某⼀个维度扩展之后的张量，就是将张量⼴播到新形状。函数对返回的张量不会分配新内存，即在原始张量上返回只读视图，返回的张量内存是不连续的。类似于numpy中的broadcast_to函数的作⽤。如果希望张量内存连续，可以调⽤contiguous函数...