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pytorch torch.expand和torch.repeat的區(qū)別詳解

 更新時(shí)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(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)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(gè)維度擴(kuò)展之后的張量,就是將張量廣播到新形狀。函數(shù)對(duì)返回的張量不會(huì)分配新內(nèi)存,即在原始張量上返回只讀視圖,返回的張量?jī)?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?jī)?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?jī)?nèi)容,希望對(duì)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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