pytorch torch.expand和torch.repeat的区别详解

1.torch.expand

函数返回张量在某一个维度扩展之后的张量，就是将张量广播到新形状。函数对返回的张量不会分配新内存，即在原始张量上返回只读视图，返回的张量内存是不连续的。类似于numpy中的broadcast_to函数的作用。如果希望张量内存连续，可以调用contiguous函数。

例子：

import torch

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

输出：

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

2.torch.repeat

torch.repeat用法类似np.tile，就是将原矩阵横向、纵向地复制。与torch.expand不同的是torch.repeat返回的张量在内存中是连续的。

例子1：

将张量横向的复制

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
xnew = x.repeat(1,3)
print(xnew)

输出：

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

例子2：

将张量纵向的复制

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
xnew = x.repeat(3,1)
print(xnew)

输出：

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

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • PyTorch中Tensor的维度变换实现

    对于 PyTorch 的基本数据对象 Tensor (张量),在处理问题时,需要经常改变数据的维度,以便于后期的计算和进一步处理,本文旨在列举一些维度变换的方法并举例,方便大家查看. 维度查看:torch.Tensor.size() 查看当前 tensor 的维度 举个例子: >>> import torch >>> a = torch.Tensor([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]) >>> a.size() torch.Size

  • 浅析PyTorch中nn.Module的使用

    torch.nn.Modules 相当于是对网络某种层的封装,包括网络结构以及网络参数和一些操作 torch.nn.Module 是所有神经网络单元的基类 查看源码 初始化部分: def __init__(self): self._backend = thnn_backend self._parameters = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hooks = OrderedDict() self._forwa

  • Pytorch中.new()的作用详解

    一.作用 创建一个新的Tensor,该Tensor的type和device都和原有Tensor一致,且无内容. 二.使用方法 如果随机定义一个大小的Tensor,则新的Tensor有两种创建方法,如下: inputs = torch.randn(m, n) new_inputs = inputs.new() new_inputs = torch.Tensor.new(inputs) 三.具体代码 import torch rectangle_height = 1 rectangle_width

  • pytorch构建网络模型的4种方法

    pytorch构建网络模型的4种方法

    利用pytorch来构建网络模型有很多种方法,以下简单列出其中的四种. 假设构建一个网络模型如下: 卷积层-->Relu层-->池化层-->全连接层-->Relu层-->全连接层 首先导入几种方法用到的包: import torch import torch.nn.functional as F from collections import OrderedDict 第一种方法 # Method 1 --------------------------------------

  • 详解PyTorch中Tensor的高阶操作

    详解PyTorch中Tensor的高阶操作

    条件选取:torch.where(condition, x, y) → Tensor 返回从 x 或 y 中选择元素的张量,取决于 condition 操作定义: 举个例子: >>> import torch >>> c = randn(2, 3) >>> c tensor([[ 0.0309, -1.5993, 0.1986], [-0.0699, -2.7813, -1.1828]]) >>> a = torch.ones(2,

  • tensorflow dataset.shuffle、dataset.batch、dataset.repeat顺序区别详解

    1.作用 dataset.shuffle作用是将数据进行打乱操作,传入参数为buffer_size,改参数为设置"打乱缓存区大小",也就是说程序会维持一个buffer_size大小的缓存,每次都会随机在这个缓存区抽取一定数量的数据 dataset.batch作用是将数据打包成batch_size dataset.repeat作用就是将数据重复使用多少epoch 2.各种不同顺序的区别 示例代码(以下面代码作为说明): # -*- coding: utf-8 -*- import ten

  • pytorch torch.expand和torch.repeat的区别详解

    1.torch.expand 函数返回张量在某一个维度扩展之后的张量,就是将张量广播到新形状.函数对返回的张量不会分配新内存,即在原始张量上返回只读视图,返回的张量内存是不连续的.类似于numpy中的broadcast_to函数的作用.如果希望张量内存连续,可以调用contiguous函数. 例子: import torch x = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) xnew = x.expand(2, 4) print(xnew) 输出: tensor([[1, 2, 3,

  • PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解

    PyTorch最近几年可谓大火.相比于TensorFlow,PyTorch对于Python初学者更为友好,更易上手. 众所周知,numpy作为Python中数据分析的专业第三方库,比Python自带的Math库速度更快.同样的,在PyTorch中,有一个类似于numpy的库,称为Tensor.Tensor自称为神经网络界的numpy. 一.numpy和Tensor二者对比 对比项 numpy Tensor 相同点 可以定义多维数组,进行切片.改变维度.数学运算等 可以定义多维数组,进行切片.改变

  • pytorch中torch.max和Tensor.view函数用法详解

    torch.max() 1. torch.max()简单来说是返回一个tensor中的最大值. 例如: >>> si=torch.randn(4,5) >>> print(si) tensor([[ 1.1659, -1.5195, 0.0455, 1.7610, -0.2064], [-0.3443, 2.0483, 0.6303, 0.9475, 0.4364], [-1.5268, -1.0833, 1.6847, 0.0145, -0.2088], [-0.86

  • 在Pytorch中计算卷积方法的区别详解(conv2d的区别)

    在二维矩阵间的运算: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 对由多个特征平面组成的输入信号进行2D的卷积操作.详解 torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)

  • PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解

    PyTorch0.4中,.data 仍保留,但建议使用 .detach(), 区别在于 .data 返回和 x 的相同数据 tensor, 但不会加入到x的计算历史里,且require s_grad = False, 这样有些时候是不安全的, 因为 x.data 不能被 autograd 追踪求微分 . .detach() 返回相同数据的 tensor ,且 requires_grad=False ,但能通过 in-place 操作报告给 autograd 在进行反向传播的时候. 举例: ten

  • Pytorch保存模型用于测试和用于继续训练的区别详解

    保存模型 保存模型仅仅是为了测试的时候,只需要 torch.save(model.state_dict, path) path 为保存的路径 但是有时候模型及数据太多,难以一次性训练完的时候,而且用的还是 Adam优化器的时候, 一定要保存好训练的优化器参数以及epoch state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch } torch.save(state, pat

  • pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解

    使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval,eval()时,框架会自动把BN和DropOut固定住,不会取平均,而是用训练好的值,不然的话,一旦test的batch_size过小,很容易就会被BN层导致生成图片颜色失真极大!!!!!! Class Inpaint_Network() ...... Model = Inpaint_Nerwoek() #train: Model.train(mode=True) ..... #test: Model.ev

  • 基于MSELoss()与CrossEntropyLoss()的区别详解

    基于pytorch来讲 MSELoss()多用于回归问题,也可以用于one_hotted编码形式, CrossEntropyLoss()名字为交叉熵损失函数,不用于one_hotted编码形式 MSELoss()要求batch_x与batch_y的tensor都是FloatTensor类型 CrossEntropyLoss()要求batch_x为Float,batch_y为LongTensor类型 (1)CrossEntropyLoss() 举例说明: 比如二分类问题,最后一层输出的为2个值,比

  • PyTorch中clone()、detach()及相关扩展详解

    clone() 与 detach() 对比 Torch 为了提高速度,向量或是矩阵的赋值是指向同一内存的,这不同于 Matlab.如果需要保存旧的tensor即需要开辟新的存储地址而不是引用,可以用 clone() 进行深拷贝, 首先我们来打印出来clone()操作后的数据类型定义变化: (1). 简单打印类型 import torch a = torch.tensor(1.0, requires_grad=True) b = a.clone() c = a.detach() a.data *=

随机推荐