关于expand_as()的个人理解
from __future__ import print_function
import torch as t
# a = t.Tensor(2,3)
#
# print(a)
# b = t.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) # 用list的数据创建tensor
#
# print(b)
#
# print(b.size())
#
# print(b.numel())
#
# print(t.__version__)
a = t.tensor([[2],[3],[4],[5]])
c = t.tensor([[2,2],[3,3],[5,5],[6,6]]).view(4,2)
print(c)
d = a.expand_as(c)
print(d)
print(a)
首先可以看出a的维度是(4,1)
c的维度是(4,2)
a.expand_as©的语句的意思就是将a的维度扩充为c的维度
tensor([[2, 2],
[3, 3],
[5, 5],
[6, 6]])
tensor([[2, 2],
[3, 3],
[4, 4],
[5, 5]])
tensor([[2],
[3],
[4],
[5]])
print(d)就是a扩充维度之后的输出,但是a本身的维度没有变化。
以上是我这次的分享。