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tensor.expend()函數
>>> 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()函數括號里面為變形后的size大小，而且原來的tensor和tensor.expand()是不共享內存的。
tensor.expand_as()函數
>>> 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。且是不共享內存的。
以上這篇pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函數詳解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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