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]])>>> atensor([[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]])>>> atensor([[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。