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)
使用expand 函数非常简单。首先,你需要从 PyTorch 中导入 tensor 模块,然后使用 tensor.expand() 方法。在调用此方法时,你需要传入一个张量以及一个表示要扩展的维度的元组。例如,如果你想将一个形状为 (3,) 的张量扩展为形状为 (2, 3) 的张量,你可以使用以下代码: ``` import torch x = torch.tensor([...
torch.expand ()函数 今天看xuance强化学习中pettingzoo的mappo算法, MAPPO_Clip_Learner 类中的update()出现了expand ()函数 正好记录下 expand(*sizes)函数 其中sizes是一个整数序列,指定了每个维度的新大小。 如果使用 -1 表示在该维度上保持原始大小不变 如果指定的尺寸大于原始尺寸,该维度会被扩展 如果指定...
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。 expand()函数...
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。
pytorch 函数 torch.expand() 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。https://blog.csdn.net/weixin_42670810/article/details/114278285 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,...
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。 以下为具体函数用法示例。 a=torch.rand((2,1,3,1))# torch.Size([2,1,3,1])b=torch.unsqueeze(a,1)# torch.Size([2,1,1,3,1])c=torch.unsqueeze(a,0)# torch.Size([1,2,1,3,1])d=torch...
扩展(expand)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(view),一个大小(size)等于1的维度扩展到更大的尺寸。 repeat()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。 import torch x = torch.tensor([1, 2, 3]) ...
torch.squeeze()函数用于去除张量中的单维度，使其形状更紧凑。其语法格式为torch.squeeze(input, dim=None, out=None)。参数input为输入张量，dim为可选的维度索引，out为可选的输出张量。torch.expand()函数用于将张量的形状扩展至与另一个张量相匹配的形状。它允许张量在某些维度上重复自身以适应目标...
pytorch 函数 torch.expand() 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)...