import torch
#1
x = torch.randn(2, 1, 1)#為1可以擴(kuò)展為3和4
x = x.expand(2, 3, 4)
print('x :', x.size())
>>> x : torch.Size([2, 3, 4])
#2
#擴(kuò)展一個(gè)新的維度必須在最前面，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)
x = x.expand(2, 3, 4, 6)
>>> RuntimeError: The expanded size of the tensor (3) must match the existing size (2) at non-singleton dimension 1.
x = x.expand(6, 2, 3, 4)
>>> x : torch.Size([6, 2, 3, 4])
#3
#某一個(gè)維度為-1表示不改變?cè)摼S度的大小
x = x.expand(6, -1, -1, -1)
>>> x : torch.Size([6, 2, 1, 1])

import torch
#1
x = torch.randn(2, 1, 1)#原維度為1可以擴(kuò)展為其他維度
y = torch.randn(2, 3, 3)
x = x.expand_as(y)
print('x :', x.size())
>>> x : torch.Size([2, 3, 3])
#2
x = torch.randn(2, 2, 2)#原維度為其他不是1的值不可以擴(kuò)展為其他維度
y = torch.randn(2, 3, 4)
x = x.expand_as(y)
print('x :', x.size())
>>> RuntimeError: The expanded size of the tensor (4) must match the existing size (2) at non-singleton dimension 2.  Target sizes: [2, 3, 4].

Pytorch expand()函數(shù)

返回tensor的一個(gè)新視圖

單個(gè)維度擴(kuò)大為更大的尺寸。

tensor也可以擴(kuò)大為更高維，新增加的維度將附在前面。

擴(kuò)大tensor不需要分配新內(nèi)存，只是僅僅新建一個(gè)tensor的視圖，其中通過將stride設(shè)為0，一維將會(huì)擴(kuò)展位更高維。

任何一個(gè)一維的在不分配新內(nèi)存情況下可擴(kuò)展為任意的數(shù)值。

note:使用expand()函數(shù)的時(shí)候

x自身不會(huì)改變，因此需要將結(jié)果重新賦值。

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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