本文主要是介绍repeat()和expand()函数详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
torch.repeat()
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定义:
repeat()方法对张量的元素沿着指定的维度进行重复。 -
参数:
*sizes(torch.Size 或 int...)：一系列的整数，定义了每个维度上重复的次数。
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返回值: Tensor。一个新的张量，是原始张量沿着各个维度重复后的结果。
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用途: 使用
repeat()方法可以创建重复元素的新张量，用于各种批处理或数据增强操作。 -
代码示例:
x = torch.tensor([1, 2, 3]) x.repeat(4, 2) # 输出: tensor([[1, 2, 3, 1, 2, 3], # [1, 2, 3, 1, 2, 3], # [1, 2, 3, 1, 2, 3], # [1, 2, 3, 1, 2, 3]])orch.expand()
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定义:
expand()方法返回一个新的视图，它将张量的大小扩展到更大的尺寸。 -
参数:
*sizes(torch.Size 或 int...)：扩展后的张量尺寸。
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返回值: Tensor。一个新的视图，它在不复制数据的情况下呈现了更大尺寸的张量。
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用途:
expand()方法常用于将一个小尺寸张量扩展为更大尺寸以进行广播操作，特别是在矩阵运算或批处理中。 -
代码示例:
x = torch.tensor([[1], [2], [3]]) x.expand(-1, 3) # 输出: tensor([[1, 1, 1], # [2, 2, 2], # [3, 3, 3]])
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