pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函数详解
更新时间:2020年5月9日 07:33 点击:1948
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猪先飞。
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