torch.Tensor.expand

Tensor.expand(*sizes) → Tensor

Возвращает новый вид тензора self с расширенными одиночными измерениями до большего размера.

Передача -1 в качестве размера для измерения означает, что размер этого измерения не меняется.

Тензор также может быть расширен до большего числа измерений, и новые измерения будут добавлены в начало. Для новых измерений размер не может быть установлен в -1.

Расширение тензора не выделяет новую память, а только создаёт новый вид на существующий тензор, где измерение размера один расширяется до большего размера, устанавливая stride в 0. Любое измерение размера 1 может быть расширено до произвольного значения без выделения новой памяти.

Параметры:

*размеры (torch.Size или int...) – желаемый расширенный размер

Предупреждение

Более одного элемента расширенного тензора может ссылаться на одно расположение памяти. В результате операции на месте (особенно векторные) могут привести к неправильному поведению. Если вам нужно записать в тензоры, сначала скопируйте их.

Пример:

>>> x = torch.tensor([[1], [2], [3]])
>>> x.size()
torch.Size([3, 1])
>>> x.expand(3, 4)
tensor([[ 1,  1,  1,  1],
        [ 2,  2,  2,  2],
        [ 3,  3,  3,  3]])
>>> x.expand(-1, 4)   # -1 means not changing the size of that dimension
tensor([[ 1,  1,  1,  1],
        [ 2,  2,  2,  2],
        [ 3,  3,  3,  3]])