如何在 PyTorch 中执行扩展操作？

Tensor.expand() 属性用于执行扩展操作。它沿着单例维度将张量扩展到新的维度。

• 扩展张量只会创建一个原始张量的新视图；它不会复制原始张量。

• 如果将特定维度设置为 -1，则不会沿着此维度扩展张量。

• 例如，如果我们有一个大小为 (3,1) 的张量，我们可以沿着大小为 1 的维度扩展此张量。

步骤

要扩展张量，可以按照以下步骤操作：

• 导入 torch 库。确保您已安装它。

import torch

• 定义至少有一个维度为单例的张量。

t = torch.tensor([[1],[2],[3]])

• 沿着单例维度扩展张量。沿着非单例维度扩展将引发运行时错误（参见示例 3）。

t_exp = t.expand(3,2)

• 显示扩展后的张量。

print("Tensor after expand:", t_exp)

示例 1

以下 Python 程序演示了如何将大小为 (3,1) 的张量扩展为大小为 (3,2) 的张量。它沿着大小为 1 的维度扩展张量。大小为 3 的另一个维度保持不变。

# import required libraries
import torch

# create a tensor
t = torch.tensor([[1],[2],[3]])

# display the tensor
print("Tensor:", t)
print("Size of Tensor:", t.size())

# expand the tensor
exp = t.expand(3,2)
print("Tensor after expansion:", exp)

输出

Tensor:
 tensor([[1],
    [2],
    [3]])
Size of Tensor:
 torch.Size([3, 1])
Tensor after expansion:
 tensor([[1, 1],
    [2, 2],
    [3, 3]])

示例 2

以下 Python 程序将大小为 (1,3) 的张量扩展为大小为 (3,3) 的张量。它沿着大小为 1 的维度扩展张量。

# import required libraries
import torch

# create a tensor
t = torch.tensor([[1,2,3]])

# display the tensor
print("Tensor:", t)

# size of tensor is [1,3]
print("Size of Tensor:", t.size())

# expand the tensor
expandedTensor = t.expand(3,-1)

print("Expanded Tensor:", expandedTensor)
print("Size of expanded tensor:", expandedTensor.size())

输出

Tensor:
 tensor([[1, 2, 3]])
Size of Tensor:
 torch.Size([1, 3])
Expanded Tensor:
 tensor([[1, 2, 3],
    [1, 2, 3],
    [1, 2, 3]])
Size of expanded tensor:
 torch.Size([3, 3])

示例 3

在以下 Python 程序中，我们尝试沿着非单例维度扩展张量，因此它引发了运行时错误。

# import required libraries
import torch

# create a tensor
t = torch.tensor([[1,2,3]])

# display the tensor
print("Tensor:", t)

# size of tensor is [1,3]
print("Size of Tensor:", t.size())
t.expand(3,4)

输出

Tensor:
 tensor([[1, 2, 3]])
Size of Tensor:
 torch.Size([1, 3])


RuntimeError: The expanded size of the tensor (4) must match the existing size (3) at non-singleton dimension 1. Target sizes: [3, 4]. Tensor sizes: [1, 3]

Shahid Akhtar Khan

更新于: 2021-12-06

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