pytorch中expand函数的使用

最新推荐文章于 2025-04-09 20:49:34 发布
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分类专栏： CNN  文章标签： pytorch 人工智能 python 深度学习 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_51622811/article/details/123196690
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本文介绍了PyTorch中`torch.Tensor.expand`和`expand_as`函数的理论与实践应用。`expand`函数用于将维度值为1的Tensor扩展其维度，例如从`torch.Size([1,n])`或`torch.Size([n,1])`扩展。当传入-1作为新维度或不扩展时，表示保持原有尺寸不变。`expand_as`则根据输入Tensor的形状进行扩展。注意，只能对维度值为1的Tensor进行扩展，否则会导致错误。这种操作在CNN中类似全局平均池化后的乘法操作。

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信息源地址:torch.Tensor - PyTorch中文文档

1.理论解释

 

2.实践与理解

expand

1.tensor.expand()函数可以将维度值包含 1 的Tensor（如：torch.Size([1, n])或者torch.Size([n, 1])）的维度进行扩展

2.将 -1 传递给新扩展维度或者无需扩展维度均表示不更改该维度的尺寸。

2. expand_as:同expand(x.shape)用法

结论:关于expand用法,注意到只能将维度值包含 1 的Tensor（如：torch.Size([1, n])或者torch.Size([n, 1])）的维度进行扩展,否则会报错

对应的维度为1可以理解为CNN中GAP后相乘的操作

Pytorch 对比expand和repeat函数
jacke121的专栏
04-09 2241
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 的 常用 操作
weixin_39393430的博客
11-25 290
阅读代码时常碰到一些函数，如果不整理的话几乎每次都会去重新搜索其用法，趁着在看新代码的机会整理一番吧。 torch.view() torch.Tensor() torch.expand(bs, -1) matrix.topk(number, dim=1, largest=True, sorted=True) matrix.zero_().scatter_(1, label, 1) # matrix变为 one-hot 标签 matrix.sort(dim=1, True) # True, 从大到小，默
Pytorch基础:torch.expand() 和 torch.repeat()
@bangbang的博客
05-08 2698
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小记（十七）：PyTorch 中的 `expand` 与 `repeat`：详解广播机制与复制行为（附详细示例）
最新发布
xzs1210652636的博客
04-09 1443
在使用 PyTorch 构建神经网络时，经常会遇到不同维度张量需要对齐的问题，`expand()` 和 `repeat()` 就是两种非常常用的方式来处理张量的形状变化。本博客将详细解释两者的区别、作用、使用规则以及典型的报错原因，配合实际例子，帮助你深入理解广播机制。
PyTorch expand() 函数
qq_52852138的博客
04-12 2225
文章目录1.官方解释2.例子2.1.扩展到更大维度2.2.添加新的维度 1.官方解释 Tensor.expand(*sizes) -> Tensor：对一个张量进行扩张 返回的是一个 tensor 的 view，在 view 中，tensor 的单个维度（大小是 1 的维度）可以被扩展成更大的值，比如 size(1, 4) -> size(5, 4) 关于一个 tensor 的 view，详情可见 tensor的存储方式 + view() rehape() resize_() 区别_长命百岁️
torch.expand()函数用法
thy0000的博客
10-24 1572
如果需要复制数据以创建新张量，可以使用 `torch.clone()` 或 `torch.copy()`。此外，要进行广播操作，通常可以直接使用运算符（例如 `+`，`*`），PyTorch 会自动执行广播，无需显式使用 `torch.expand()`。如果需要真正的数据复制，您可以使用 `torch.clone()` 或 `torch.copy()` 等操作。`torch.expand()` 主要用于扩展张量的维度以匹配目标形状，但还可以使用不同的参数来改变其行为，以满足其他需求。
Pytorch函数expand（）详解
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weixin_43994864的博客
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Pytorch函数 .expand( ) 其将单个维度扩大成更大维度，返回一个新的tensor，具体看下例： import torch a = torch.Tensor([[1], [2], [3],[4]]) # 未使用expand（）函数前的a print('a.size: ', a.size()) print('a: ', a) b = a.expand(4, 2) # 使用expand（）函数后的输出 print('a.size: ', a.size()) print('a: ', a) pri
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02-12 1353
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PyTorch 中的 expand 操作详解：用法、原理与技巧
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01-16 733
在使用 PyTorch 进行深度学习时，与常常是让初学者感到困惑的地方。我们需要时常面对多维张量，并在批量、通道、空间位置等多个维度之间做运算。如果能熟练掌握各种维度变换操作——包括unsqueezeexpandviewreshapetransposepermute等，可以帮助我们灵活地操纵张量，写出的矩阵化（vectorized）代码。本文将重点聚焦于expand以及与之密切相关的“维度扩展”技巧和其底层原理。
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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丨expand函数
yufanwenshu的博客
11-15 4126
Pytorch中expand函数的用法。
pytorch torch.expand和torch.repeat的区别详解
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主要介绍了pytorch torch.expand和torch.repeat的区别详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
pytorch 中 expand （）函数
weixin_46088099的博客
06-28 7246
pytorch expand函数
pytorch expand()函数
m0_37347812的博客
04-12 402
参考：pytorch expand()函数
【PyTorch基础】——expand(）和expand_as()
retainenergy的博客
12-08 3229
返回输入张量在某维扩展为更大尺寸后的张量，且原始tensor和扩展后tensor不共享内存。括号中输入参数为指定经过维度尺寸扩展后的张量的size。expand（）函数只能将size=1的维度扩展到更大的尺寸，如果扩展其他size（）的维度会报错。（如下：示例三）
【PyTorch】torch.Tensor.expand() 函数：扩展（broadcasting）张量维度为 1 的轴
彬彬侠的博客
02-12 538
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。
【python深度学习】——torch.expand()广播机制|torch.norm()
steptoward的博客
05-27 1148
如果尝试在一个不是 1 的维度上进行扩展，会引发错误。因此我们先用unsqueeze函数在目标位置上进行dim=1的扩充, 再进行expand。在处理3D点云时, 有时需要对两帧点云进行逐点的三维坐标相加减、做点积等运算, 但是读入的PCD文件中,点云数量并不一定是相等的。那么首要的一个问题就是, 如何将两帧点云处理成大小相同的矩阵然后进行计算?torch.norm()是 PyTorch 中用于计算张量范数的函数,expand函数只能在原始。
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