pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函數(shù)詳解
tensor.expend()函數(shù)
>>> 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()函數(shù)括號(hào)里面為變形后的size大小,而且原來(lái)的tensor和tensor.expand()是不共享內(nèi)存的。
tensor.expand_as()函數(shù)
>>> 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是一樣大的。且是不共享內(nèi)存的。
以上這篇pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函數(shù)詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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