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
tensor.repeat(*sizes)可以对于张量的非单维度进行扩展。size为原始的张量在各个维度上的复制次数。且其复制有先后顺序之分,按照原始张量的各个维度依次进行size指定大小的复制。与expand不同的是不需要复制的维度的地方用1表示,而不是-1或者原维度。其复制后返回的张量会重新拥有一个独立存储区。exp:import torch x...
在PyTorch中，repeat 和 expand 函数的主要区别如下：repeat：功能：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。示例：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, 1, 2, 3]。存储空间：不共享存储空间，修改其中一个...
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...
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...
x_expand, 每一列的值都被改了,因为是操作引用,一个变化全部变化 tensor([[ 0., 0., 0.], [-1., -1., -1.], [-2., -2., -2.], [-3., -3., -3.]]) x_repeat, 只有选中的列发生了改变,因为是内存都是复制来的 tensor([[ 0., 0., 0.], ...
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,...
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. expand tensor.expand(*sizes)expand函... torch.Tensor有两个实例方法可以用来扩展某维的数据的尺寸,分别是repeat()和expand()。
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。