torch.Tensor.expand¶
- Tensor.expand(*sizes) Tensor ¶
返回
self
张量的新视图,其中单例维度扩展到更大的大小。将 -1 作为维度的大小表示不更改该维度的大小。
张量也可以扩展到更多维度,新维度将附加在前面。对于新维度,大小不能设置为 -1。
扩展张量不会分配新的内存,而只是在现有张量上创建一个新视图,其中大小为 1 的维度通过将
stride
设置为 0 扩展到更大的大小。任何大小为 1 的维度都可以扩展到任意值而无需分配新的内存。- 参数
*sizes (torch.Size 或 int...) – 期望的扩展大小
警告
扩展张量的多个元素可能引用同一个内存位置。因此,就地操作(尤其是矢量化操作)可能会导致错误的行为。如果您需要写入张量,请先克隆它们。
示例
>>> x = torch.tensor([[1], [2], [3]]) >>> x.size() torch.Size([3, 1]) >>> x.expand(3, 4) tensor([[ 1, 1, 1, 1], [ 2, 2, 2, 2], [ 3, 3, 3, 3]]) >>> x.expand(-1, 4) # -1 means not changing the size of that dimension tensor([[ 1, 1, 1, 1], [ 2, 2, 2, 2], [ 3, 3, 3, 3]])