原始张量x的形状: torch.Size([2, 2]) 扩展后的张量expanded_x的形状: torch.Size([2, 2, 3]) ``` 在上述示例中,我们首先创建了一个形状为(2, 2)的张量x。然后使用expand函数对x进行扩展,将其扩展为形状为(2, 2, 3)的新张量expanded_x。可以看到,expand函数成功地将张量x的形状从(2, 2)扩展为...
import torch x = torch.tensor([1, 2, 3]) x = x.expand(2, 3) ``` 输出结果为: ``` tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3]]) ``` 在实际问题中,expand 函数可以用于解决许多与张量扩展相关的问题。例如,当你需要将一个张量与另一个张量进行广播(broadcast)操作时,可以使用 expand 函数来扩展其...
critic_in = torch.Tensor(obs).reshape([batch_size, 1, -1]).to(self.device) # torch.Size([3200, 3, 18]) critic_in torch.Size([3200, 1, 54]) critic_in = critic_in.expand(-1, self.n_agents, -1) 1. 2. 先进行了reshape 再用expand复制出所有agent的拼接obs...
torch中的expand函数是被广泛使用的一个功能强大的函数,它用于改变张量的形状、增加或者减小张量的维度,并且能够复制数据以填充新的形状。 torch的expand函数接受一个形状作为输入,然后将张量进行复制和重塑以匹配这个形状。该函数比其他类似的张量操作更有效率,因为它是基于内存的共享来操作的,不需要实际复制数据。这...
torch.nn.BatchNorm2d函数 形式:torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) 返回一个shape与num_features相同的tensor 其中: 1.num_features为输入batch中图像的channle数(按每一个channle来做归一化) ...
torch.clamp()函数 参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_39504171/article/details/106069230 torch哈达玛积和普通乘积https://zhuanlan.zhihu.com/p/537877779 torch.mean()https://blog.csdn.net/qq_37320017/article/details/124941528 torch.sum()https://blog.csdn.net/qq_37803694/article/details/127399922...
`torch.expand()` 是 PyTorch 中用于扩展张量(tensor)维度的函数。它用于在指定维度上复制数据,以匹配目标形状。这是一种常见的操作,通常用于广播(broadcasting)操作,以便在进行元素级操作时能够处理不同形状的张量。 @[TOC](这里写目录标题) `torch.expand()` 的使用方法如下: ...
函数的基本语法是: ```python torch.expand(tensor, size, *, dim=0, contiguous=True, sparse_dim=None) ``` 参数解释: * `tensor`:输入的张量。 * `size`:输出的预期大小。这可以是一个整数,表示张量的大小,或者是一个表示张量形状的元组。 * `dim`:在这个维度上复制数据。默认为0。 * `contiguous...
torch.expand()函数的语法如下: torch.expand(input, shape, out=None) 其中,input是需要进行扩展的张量,shape是目标张量的形状,out是输出张量,存储结果。 Step 1:函数参数详解 在使用torch.expand()函数之前,我们首先需要了解其参数的含义。 input:需要进行扩展的张量。该张量的维度数量必须小于或等于目标张量的...
torch.expand() 参数为传入指定shape,在原shape数据上进行高维拓维,根据维度值进行重复赋值。 torch.nn.BatchNorm2d 函数 什么是batch?’ batch是整个训练集中的一部分,由于训练集往往过大不能一次性全部输入到网络中,所以需要分批次地输送所以每一批就是一个batch(批) ...