Pytorch

pytorchtorch.expandとtorch.repeatの違い



Difference Between Pytorch Torch



1.torch.expand
この関数は、テンソルが特定の次元で展開された後、テンソルを返します。これは、テンソルを新しい形状にブロードキャストすることです。この関数は、返されたテンソルに新しいメモリを割り当てません。つまり、元のテンソルの読み取り専用ビューを返し、返されたテンソルメモリは連続的ではありません。 numpyのbroadcast_to関数の役割に似ています。テンソルメモリを連続させたい場合は、連続関数を呼び出すことができます。
例：

import torch

バツ=松明。テンソル（（[1、 二、 3、 4]）。
xnew=バツ。展開（（二、 4）。
印刷（（xnew）。



  • 1
  • 二
  • 3
  • 4
  • 5

出力：

tensor([[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]])

2.torch.repeat
torch.repeatの使用法は、元の行列を水平方向および垂直方向にコピーするnp.tileに似ています。 torch.expandとの違いは、torch.repeatによって返されるテンソルがメモリ内で連続していることです。
例1：
テンソルを水平方向にコピーします



import torch

バツ=松明。テンソル（（[1、 二、 3]）。
xnew=バツ。繰り返す（（1、3）。
印刷（（xnew）。

  • 1
  • 二
  • 3
  • 4
  • 5

出力：

tensor([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]])

例2：
テンソルを垂直にコピーします



import torch

バツ=松明。テンソル（（[1、 二、 3]）。
xnew=バツ。繰り返す（（3、1）。
印刷（（xnew）。

  • 1
  • 二
  • 3
  • 4
  • 5

出力：

tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]) 
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