pytorch中的expand()和expand_as()函数--扩展张量中某维数据的尺寸

pytorch中的expand（）和expand_as（）函数

1.expand（）函数：

（1）函数功能：

expand（）函数的功能是用来扩展张量中某维数据的尺寸，它返回输入张量在某维扩展为更大尺寸后的张量。

扩展张量不会分配新的内存，只是在存在的张量上创建一个新的视图，而且原始tensor和处理后的tensor是不共享内存的。

expand()函数括号中的输入参数为指定经过维度尺寸扩展后的张量的size。

（2）应用举例：

1）
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])
c = a.expand(2, 3)
print(a)
print(c)# 输出信息：
tensor([1, 2, 3])
tensor([[1, 2, 3],[1, 2, 3]]2）
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])
c = a.expand(3, 3)
print(a)
print(c)# 输出信息：
tensor([1, 2, 3])
tensor([[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]])3)
import torch
a = torch.tensor([[1], [2], [3]])
print(a.size())
c = a.expand(3, 3)
print(a)
print(c)# 输出信息：
torch.Size([3, 1])
tensor([[1],[2],[3]])
tensor([[1, 1, 1],[2, 2, 2],[3, 3, 3]])4)
import torch
a = torch.tensor([[1], [2], [3]])
print(a.size())
c = a.expand(3, 4)
print(a)
print(c)# 输出信息：
torch.Size([3, 1])
tensor([[1],[2],[3]])
tensor([[1, 1, 1, 1],[2, 2, 2, 2],[3, 3, 3, 3]])

（3）注意事项：

expand（）函数只能将size=1的维度扩展到更大的尺寸，如果扩展其他size（）的维度会报错。

2.expand_as（）函数：

（1）函数功能：

expand_as（）函数与expand（）函数类似，功能都是用来扩展张量中某维数据的尺寸，区别是它括号内的输入参数是另一个张量，作用是将输入tensor的维度扩展为与指定tensor相同的size。

（2）应用举例：

1）
import torch
a = torch.tensor([[2], [3], [4]])
print(a)
b = torch.tensor([[2, 2], [3, 3], [5, 5]])
print(b.size())
c = a.expand_as(b)
print(c)
print(c.size())# 输出信息：
tensor([[2],[3],[4]])
torch.Size([3, 2])
tensor([[2, 2],[3, 3],[4, 4]])
torch.Size([3, 2])2）
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])
print(a)
b = torch.tensor([[2, 2, 2], [3, 3, 3]])
print(b.size())
c = a.expand_as(b)
print(c)
print(c.size())# 输出信息：
tensor([1, 2, 3])
torch.Size([2, 3])
tensor([[1, 2, 3],[1, 2, 3]])
torch.Size([2, 3])

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39504171/article/details/106090626

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2.expand_as（）函数：

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