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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