pytorch中expand_as()和expand()函数

expand() 的作用：对张量的维度进行扩张，从而对张量的形状大小进行修改

换种说法：把维数为1的维度进行扩张或者增加维度

举个例子：

x = torch.tensor([[1], [2], [3]])
print(x.shape)
y = x.expand(3, 4)
print(y)
print(y.shape)

y = x.expand(2, -1, -1)
print(y)
print(y.shape)

'输出'
torch.Size([3, 1])

tensor([[1, 1, 1, 1],
        [2, 2, 2, 2],
        [3, 3, 3, 3]])
torch.Size([3, 4])

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

        [[1],
         [2],
         [3]]])
torch.Size([2, 3, 1])

x 是一个1行3列的张量，只可以扩张它的第0个维度（也就是维数为1的维度），扩张其他维度会报错

扩展一个新的维度必须在最前面，否则会报错

某一个维度为-1表示不改变该维度的大小

expand_as ()就简单了，就是把tensor_1扩展成和tensor_2一样的形状

参考博客：Pytorch：expand_as() 和 expand()用法_John's Blogs-CSDN博客_torch.expand