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tensor.expend()函数

> import torch
> a=torch.tensor([[2],[3],[4]])
> print(a.size())
torch.Size([3, 1])
> a.expand(3,2)
tensor([[2, 2],
    [3, 3],
    [4, 4]])
> a
tensor([[2],
    [3],
    [4]])

可以看出expand()函数括号里面为变形后的size大小,而且原来的tensor和tensor.expand()是不共享内存的。

tensor.expand_as()函数

> b=torch.tensor([[2,2],[3,3],[5,5]])
> print(b.size())
torch.Size([3, 2])
> a.expand_as(b)
tensor([[2, 2],
    [3, 3],
    [4, 4]])
> a
tensor([[2],
    [3],
    [4]])

可以看出,b和a.expand_as(b)的size是一样大的。且是不共享内存的。

以上这篇pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函数详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
pytorch,tensor,expand,expand_as

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。