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

发布时间:2020-09-30 15:14:02 作者:wang xiang
来源:脚本之家 阅读:149

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亿速云。

推荐阅读:
  1. 怎么解决Pytorch 自定义子Module .cuda() tensor失败问题
  2. pytorch计算ConvTranspose1d输出特征大小方式有哪些?

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

pytorch tensor expand

上一篇:域名只能10年一次性注册吗

下一篇:mysql里创建函数的方法

相关阅读

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录
登录注册
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》