在PyTorch中,repeat和expand都是用来增加Tensor的尺寸的方法,但它们在内存使用和操作方式上有明显的区别。了解这些区别对于高效使用内存和加速Tensor操作非常关键。 1.expand expand方法用于“广播”一个Tensor到更大的尺寸,但它并不进行实际的数据复制。它只是返回一个新的视图,其中的单一数据在内存中被重复使用,即改变...
下面通过几个示例来说明expand函数的用法。 示例一: ```python import torch x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) print("原始张量x的形状:", x.shape) # 对x进行扩展,扩展成(2, 2, 3)的形状 expanded_x = x.expand(2, 2, 3)
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 expand expand 就是对那个维度为一的进行扩张 import torch a=torch.tensor([[3.0000, 3.0000], [3.0000, 4.0000], [3.6000, 3.0000], [3.5000, 3.0000]]) a1=a.reshape([a.shape[0],a.shape[1] ,1]) #a1.shape==[4, 2, 1] #对那个维度为一的进行扩张 a2=a1.expand([4,2,9]) print...
1.expand()函数: (1)函数功能: expand()函数的功能是用来扩展张量中某维数据的尺寸,它返回输入张量在某维扩展为更大尺寸后的张量。 扩展张量不会分配新的内存,只是在存在的张量上创建一个新的视图(关于张量的视图可以参考博文:由浅入深地分析张量),而且原始tensor和处理后的tensor是不共享内存的。
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...
问题发现于在写causal mask的时候,对mask进行expand之后再进行masked_fill_操作,发生的变化并非预期 话不多说,直接看例子: attention_mask=torch.LongTensor([[1,1,1],[1,1,0]])bsz,seqlen=attention_mask.size()expanded_attention_mask=attention_mask[:,None,None,:].expand(bsz,1,seqlen,seqlen)causal...
1.torch.expand() torch.expand(), 只能把维度为1的拓展成指定维度。如果哪个维度为-1,就是该维度不变。 2. torch.repeat() t...
一、torch.expand(): import torch x = torch.Tensor([[1], [2], [3]]) y = x.expand(3, 6) print(x.size()) print(y.size()) print('###') print(x) print(y) 二、torch.index_select() 三、torch.mask_select() 编辑于 2021-02-21 18:19 内容所属专栏...
torch.expand() , 只能把维度为1的拓展成指定维度。如果哪个维度为-1，就是该维度不变。torch.repeat() 里面参数代表是重复多少次，就是复制多少次，比如下面2， 3， 1， 6代表复制2， 3， 1， 6次，原来为2， 1， 3， 1。相乘就是后面维度：4， 3， 3， 6. 它不允许使用参数 -1 ...