torch.Tensor.expand

Tensor.expand(*sizes) → Tensor

返回 self 張量的新檢視，其中大小為 1 的維度被擴充套件到更大的尺寸。

將 -1 作為維度大小表示不改變該維度的大小。

張量也可以擴充套件到更多的維度，新的維度將新增到前面。對於新維度，大小不能設定為 -1。

擴充套件張量不會分配新的記憶體，而只是在現有張量上建立一個新檢視，其中大小為 1 的維度透過將 stride 設定為 0 擴充套件到更大的尺寸。任何大小為 1 的維度都可以擴充套件到任意值而無需分配新的記憶體。

引數

*sizes (torch.Size 或 int...) – 期望的擴充套件大小

警告

擴充套件張量的多個元素可能指向同一個記憶體位置。因此，原地操作（特別是向量化操作）可能導致不正確的行為。如果需要寫入張量，請先對其進行克隆。

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]])