repeat()和expand()函数详解

torch.repeat()

• 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。

• 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。

• 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()

• 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。

• 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。

• 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]])