脚本专栏 
首页 > 脚本专栏 > 浏览文章

pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函数详解

(编辑:jimmy 日期: 2025/10/19 浏览:3 次 )

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。

上一篇:python的slice notation的特殊用法详解
下一篇:详解Python Opencv和PIL读取图像文件的差别
一句话新闻
Windows上运行安卓你用过了吗
在去年的5月23日,借助Intel Bridge Technology以及Intel Celadon两项技术的驱动,Intel为PC用户带来了Android On Windows(AOW)平台,并携手国内软件公司腾讯共同推出了腾讯应用宝电脑版,将Windows与安卓两大生态进行了融合,PC的使用体验随即被带入到了一个全新的阶段。
友情链接:杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网 网站地图 SiteMap