Pytorch 尺寸变化答案

【问题标题】：Pytorch dimension changePytorch 尺寸变化
【发布时间】：2021-10-02 06:47:29
【问题描述】：

是否有任何方法可以将 [1,512,1,1] 更改为 [1,512,2,2] 张量。我知道仅仅通过改变尺寸是不可能的。 PyTorch (torch.stack, torch.cat) 有什么方法可以使用 concat 或 stack

我用以下代码制作张量

a = torch.rand([1,512,1,1])

如何将其更改为尺寸为 [1,512,2,2] 的张量

【问题讨论】：

【解决方案1】：

那将是torch.repeat，这将复制数据：

>>> a = a.repeat(1, 1, 2, 2)

如果您不想复制数据，请使用torch.expand：

>>> a = a.expand(-1, -1, 2, 2)

【讨论】：

谢谢！这正是我想要的。重复和展开有什么区别？
expand 将使扩展尺寸参考（references 不是 copies）到原始尺寸，这意味着张量采用相同的内存量。另一方面，repeat 将复制数据；在您的情况下，从 (1, 512, 1, 1) 到 (1, 512, 2, 2) 会使张量 a 占用 4 倍的内存。例如 - 使用expand - 如果你使用a[:, :, 0, 0] = 1，那么a[:, :, 0, 1]、a[:, :, 1, 0] 和a[:, :, 1, 1] 也将是1，因为它们都引用相同的底层内存。

【解决方案2】：

我试过了

tmp = torch.cat([a,a],2)
a = torch.cat([tmp,tmp],3)

【讨论】：