torch.Tensor.expand

Tensor.expand(*sizes) → Tensor

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

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

Тензор также может быть расширен до большего числа измерений, а новые измерения будут добавлены в начало. Для новых измерений размер нельзя установить в -1.

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

Параметры

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

Предупреждение

Более одного элемента расширенного тензора может ссылаться на одно и то же место в памяти. В результате операции на месте (особенно векторные) могут привести к неправильному поведению. Если вам нужно записывать в тензоры, пожалуйста, клонируйте их предварительно.

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]])