pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函数详解
tensor.expend()函数
>>> import torch
>>> a=torch.tensor([[2],[3],[4]])
>>> print(a.size())
torch.Size([3, 1])
>>> a.expand(3,2)
tensor([[2, 2],
[3, 3],
[4, 4]])
>>> a
tensor([[2],
[3],
[4]])
可以看出expand()函数括号里面为变形后的size大小，而且原来的tensor和tensor.expand()是不共享内存的。
tensor.expand_as()函数
>>> b=torch.tensor([[2,2],[3,3],[5,5]])
>>> print(b.size())
torch.Size([3, 2])
>>> a.expand_as(b)
tensor([[2, 2],
[3, 3],
[4, 4]])
>>> a
tensor([[2],
[3],
[4]])
可以看出，b和a.expand_as(b)的size是一样大的。且是不共享内存的。
以上这篇pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函数详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。