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...
[1, 2, 3, 4]]) 2.torch.repeat torch.repeat用法类似np.tile,就是将原矩阵横向、纵向地复制。与torch.expand不同的是torch.repeat返回的张量在内存中是连续的。 例子1: 将张量横向的复制 importtorch x = torch.tensor([1,2,3]) xnew = x.repeat(1,3)print(xnew) AI代码助手复制代码 输出: tens...
c1 = a + b #size:[4,3] 2. expand和repeat 区别:1)前者expand返回的不是新内存,只是一个视图而已,后者repeat重复是拷贝内存的,会返回一个新的内存地址 2)前者expand括号内的参数是扩展后的维度,后者repeat括号内参数是在对应维度上的重复次数 比如: x1 = torch.tensor([1, 2, 3]) x2 = x1.expand...
pytorchtorch.expand和torch.repeat的区别详解 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...
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...
一般情况下,如果expand和repeat都能得到目标矩阵,则在不更改目标矩阵元素(只读用法)时使用expand, 其他情况时使用repeat. 知识准备: numpy.may_share_memory()查看是否指向同一个数据存储的内存地址 torch.Tensor.expand 代码语言:txt 复制 import torch x = torch.tensor([1, 2,4]) ...
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张量的大小。torch.repeat()函数则允许张量在指定的维度上重复自身。与expand()函数类似，它允许用户在指定维度上重复张量的副本以适应目标形状。具体使用场景中，unsqueeze()常用于增加维度，...
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 ...
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]) s1 = x.expand(2, 3) print(s1) tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3]]) s2 = x.repeat(3,2) print(s2) ...
4.torch.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。 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,...