pytorch中tensor.expand()与tensor.repeat()

最新推荐文章于 2025-04-19 17:20:52 发布
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1.torch.expand()
　　函数返回张量在某一个维度扩展之后的张量，就是将张量广播到新形状。函数对返回的张量不会分配新内存，即在原始张量上返回只读视图，返回的张量内存是不连续的。类似于numpy中的broadcast_to函数的作用。如果希望张量内存连续，可以调用contiguous函数。

 

2.torch.repeat
　　torch.repeat用法类似np.tile，就是将原矩阵横向、纵向地复制。与torch.expand不同的是torch.repeat返回的张量在内存中是连续的。

详情参见官方文档

 

Pytorch 对比expand和repeat函数
jacke121的专栏
04-09 2244
torch.Tensor有两个实例方法可以用来扩展某维的数据的尺寸，分别是 repeat()和 expand()。 expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数，但其工作机制差别很大，本文对这两个函数进行对比。 1. expand tensor.expand(*sizes)expand函数用于将张量中单数维的数据扩展到指定的size。 首先解释下什么叫单数维（singleton dimensions），张量在某个维度上的size为1，则称为单数维。比如ze
pytorch tensor.expand函数介绍
qq_27390023的博客
09-06 1237
函数在处理多维张量时非常有用，可以在不复制数据的情况下灵活地调整张量的形状，满足不同的计算需求。但在使用时需要注意其限制条件，确保只扩展维度大小为 1 的维度。它允许你在不复制数据的情况下，将张量的形状扩展到指定的维度大小。这对于需要在特定维度上重复数据的操作非常有用，例如在进行广播操作时调整张量的形状。是一个可变参数，表示要扩展到的目标形状。将其第二个维度从 1 扩展到 2，得到的扩展后张量形状为。是不合法的，因为原始张量的第二个维度大小不是 1。在这个例子中，原始张量的形状是。在 PyTorch 中，
Pytorch基础:torch.expand() 和 torch.repeat()
@bangbang的博客
05-08 2718
在torch中，如果要改变某一个tensor的维度，可以利用viewexpandrepeattranspose和permute等方法，这里对这些方法的一些容易混淆的地方做个总结。expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数，但其工作机制差别很大，本文对这两个函数进行对比。
pytorch torch.expand和torch.repeat的区别
芯碎王子
11-03 5206
1.torch.expand 　　函数返回张量在某一个维度扩展之后的张量，就是将张量广播到新形状。函数对返回的张量不会分配新内存，即在原始张量上返回只读视图，返回的张量内存是不连续的。类似于numpy中的broadcast_to函数的作用。如果希望张量内存连续，可以调用contiguous函数。 例子： import torch x = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) xn...
tensor.repeat和tensor.repeat_interleave
最新发布
qq_45812220的博客
04-19 266
repeat和都可以用于在张量的某个维度上进行扩展，但适用的场景略有不同。选择哪个函数取决于你想要的复制粒度：块级 还是 行/元素级。
Pytorch基础 - 4. torch.expand() 和 torch.repeat()
Aaron_neil的博客
04-11 2242
在PyTorch中有两个函数可以用来扩展某一维度的张量，即 torch.expand() 和 torch.repeat()
【笔记】pytorch语法 torch.repeat & torch.expand
suian0424的博客
08-21 6504
torch.repeat 与 torch.expand 比较 torch.repeat和torch.expand的区别： 与numpy类似函数的比较 torch.repeat torch.repeat用法类似np.tile，同时numpy中也有一个repeat，用法对应torch中的 torch.repeat_interleave。 这两者的类似都是在参数层面和使用方法上的类似，torch.re...
pytorch之tensor操作expand
ltochange的博客
04-28 1357
import torch # expand 将tensor按照某一个维度扩大或者将tensor整体扩大 # expand 不会额外分配空间，只是原tensor的一个视图 x = torch.tensor([[1], [2], [3]]) print(x.size()) """ torch.Size([3, 1]) """ y = x.expand(3, 4) print(y) """ tensor([[ 1, 1, 1, 1], [ 2, 2, 2, 2], .
pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函数详解
12-23
tensor.expend()函数 >>> import torch >>> a=torch.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=
pytorch（python）中遇到的问题（一）pow() 函数、python矩阵的切片，append()与expand()，tensor.expand()和tensor.expand_as()
sinat_42239797的博客
03-04 7090
文章目录1、pow() 函数2.python矩阵的切片（或截取）3.Python.append()与Python.expand()4.tensor.expand()和tensor.expand_as()和expand() .gt() .t() 1、pow() 函数 pow() 方法返回 xy（x的y次方） 的值。 语法 以下是 math 模块 pow() 方法的语法: import math ...
pytorch torch.expand和torch.repeat的区别详解
09-18
在PyTorch中，`torch.expand` 和 `torch.repeat` 是两种不同的张量操作方法，它们用于扩大张量的尺寸，但实现方式和效果略有差异。这篇文章将详细讲解这两个函数的区别，并通过实例来帮助理解。 1. **torch.expand*...
Pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函数
Yale-曼陀罗
09-16 1万+
Pytorch中tensor.expand函数Tensor.expand()函数详解Tensor.expand_as()函数 Tensor.expand()函数详解 函数语法： # 官方解释： Docstring: expand(*sizes) -> Tensor Returns a new view of the :attr:`self` tensor with singleton dimensions expanded to a larger size. 基本功能： tensor.expand
torch中的expand和repeat
FLHsRY的博客
09-20 984
关于torch中Tensor的维度变化问题
tensor的repeat和expand
lt1103725556的博客
05-27 1105
expand(*sizes)把原tensor扩大到size大小 不一定是按照哪个dim，按照哪个dim得看size里和tensor不相同的dim eg. x = torch.tensor([[1], [2], [3]]) x.size() >>>torch.Size([3, 1]) x.expand(3, 4)#此时做expand，可以发现(3,1)和(3,4)第一个维度是相同的，因此是按第二个维度扩张 >>>tensor([[ 1, 1, 1, 1],
PyTorch中tensor.repeat()的使用
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05-02 9万+
学习这个函数的功能的时候，最好还是看得到的结果的维度。不多说，看代码： >>> import torch >>> >>> a = torch.randn(33, 55) >>> a.size() torch.Size([33, 55]) >>> >>> a.repeat(1, 1).si...
torch.expand和torch.repeat的区别详解
qq_38335768的博客
03-01 5659
repeat expand
【PyTorch】torch.Tensor.expand() 函数：扩展（broadcasting）张量维度为 1 的轴
彬彬侠的博客
02-12 578
expand() 方法用于扩展（broadcasting）张量的维度，但不会真正复制数据。它主要用于将形状较小的张量扩展到较大的张量，使它们能够进行广播计算。与torch.broadcast_tensors() 类似，expand() 主要用于不占用额外内存的情况下，使张量在计算时适配目标形状。.expand() 不会复制数据，只是创建视图。.repeat() 会复制数据，新张量占用更多内存。
Pytorch: tensor.expand_as()
lcqin111的博客
05-02 2万+
把一个tensor变成和函数括号内一样形状的tensor，用法与expand（）类似 >>> x = torch.tensor([[1], [2], [3]]) >>> x.size() torch.Size([3, 1]) >>> x.expand(3, 4) tensor([[ 1, 1, 1, 1], [ 2, ...
tensor.expand
09-23
`tensor.expand_as()`函数是`tensor.expand()`函数的一种简化形式，它将当前张量扩展为与另一个张量相同的大小。 以下是一些示例说明`tensor.expand()`函数的用法： 1. 将尺寸为`torch.Size([n, 1])`的张量扩展为...
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