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。
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,...
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...
flt[(rank <self.top_k).unsqueeze(-1).expand_as(flt)].fill_(0)returnoutput 自己写了测试函数测试这段代码,发现对output没有任何影响啊 import torch batch_size =1num_classes =2top_k =4#output[1,2,4,5]output= torch.zeros(batch_size, num_classes, top_k,5) #[b,21,200,5] ...
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]])>>> ...
expand()和expand_as() torch.cat() 1. 使用unsqueeze() unsqueeze是 PyTorch 中非常方便的方法,可以在指定位置为张量添加一个新的维度。 importtorch# 创建一个 1D 张量tensor_1d=torch.tensor([1,2,3])print("Original Tensor:",tensor_1d)print("Shape:",tensor_1d.shape)# 在第 0 维添加维度tensor_...
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...
问Tensorflow中的哪个函数与Pytorch中的expand_as相似ENTensorFlow和Pytorch都是深度学习中流行的框架，两种...