torch.Tensor.expand

Tensor.expand(*sizes) → Tensor

傳回 self 張量的新視圖，其單例維度擴展到更大的尺寸。

將 -1 作為維度的尺寸傳遞表示不變更該維度的尺寸。

張量也可以擴展到更大的維度數量，並且新的維度將附加在前面。對於新的維度，尺寸不能設置為 -1。

擴展張量不會分配新的記憶體，而僅會在現有張量上建立新的視圖，其中大小為 1 的維度透過將 stride 設置為 0 來擴展到更大的尺寸。任何大小為 1 的維度都可以擴展到任意值而無需分配新的記憶體。

參數

*sizes (torch.Size 或 int...) – 期望的擴展尺寸

警告

擴展張量的多個元素可能指向單一記憶體位置。因此，原地操作（尤其是向量化的操作）可能會導致不正確的行為。如果您需要寫入張量，請先複製它們。

範例

>>> 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]])