Pytorch中expand()的使用(擴展某個維度)
更新時間：2022年07月15日 11:39:58 作者：馬鵬森
這篇文章主要介紹了Pytorch中expand()的使用(擴展某個維度)，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
Pytorch expand()的使用
有兩點需要注意，無論是 expand() 還是 expand_as()：
1.只能在第0維擴展一個維數(shù)，比如原來是是（1,3,4）==》（2,1,3,4），而在其他維度擴展不可以（1,3,4）==》（1,2,3,4）【錯誤】
2.如果不增加維數(shù)，只是增加維度，要增加的原維度必須是1才可以在該維度增加維度，其他值均不可以
import torch
#1
x = torch.randn(2, 1, 1)#為1可以擴展為3和4
x = x.expand(2, 3, 4)
print('x :', x.size())
>>> x : torch.Size([2, 3, 4])
#2
#擴展一個新的維度必須在最前面，否則會報錯
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
#某一個維度為-1表示不改變該維度的大小
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的一個新視圖
單個維度擴大為更大的尺寸。
tensor也可以擴大為更高維，新增加的維度將附在前面。
擴大tensor不需要分配新內(nèi)存，只是僅僅新建一個tensor的視圖，其中通過將stride設(shè)為0，一維將會擴展位更高維。
任何一個一維的在不分配新內(nèi)存情況下可擴展為任意的數(shù)值。
note:使用expand()函數(shù)的時候
x自身不會改變，因此需要將結(jié)果重新賦值。
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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