pytorch torch.expand和torch.repeat的區(qū)別詳解
更新時間：2019年11月05日 11:48:25 作者：MY Qi
這篇文章主要介紹了pytorch torch.expand和torch.repeat的區(qū)別詳解，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
1.torch.expand
函數(shù)返回張量在某一個維度擴展之后的張量，就是將張量廣播到新形狀。函數(shù)對返回的張量不會分配新內(nèi)存，即在原始張量上返回只讀視圖，返回的張量內(nèi)存是不連續(xù)的。類似于numpy中的broadcast_to函數(shù)的作用。如果希望張量內(nèi)存連續(xù)，可以調(diào)用contiguous函數(shù)。
例子：
import torch x = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) xnew = x.expand(2, 4) print(xnew)
輸出：
tensor([[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4]])
2.torch.repeat
torch.repeat用法類似np.tile，就是將原矩陣橫向、縱向地復(fù)制。與torch.expand不同的是torch.repeat返回的張量在內(nèi)存中是連續(xù)的。
例子1：
將張量橫向的復(fù)制
import torch x = torch.tensor([1, 2, 3]) xnew = x.repeat(1,3) print(xnew)
輸出：
tensor([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]])
例子2：
將張量縱向的復(fù)制
import torch x = torch.tensor([1, 2, 3]) xnew = x.repeat(3,1) print(xnew)
輸出：
tensor([[1, 2, 3],
[1, 2, 3],
[1, 2, 3]])
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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