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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。
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暂无pytorch torch.expand和torch.repeat的区别详解的评论...
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/16
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。
探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。