在torch中,如果要改变某一个tensor的维度,可以利用view、expand、repeat、transpose和permute等方法,这里对这些方法的一些容易混淆的地方做个总结。
expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数,但其工作机制差别很大,本文对这两个函数进行对比。
1 torch.expand()
- 作用:
expand()
函数可以将张量广播到新的形状。 - 注意: 只能对维度值为1的维度进行扩展,无需扩展的维度,维度值不变,对应位置可写上原始维度大小或直接写作-1;且扩展的Tensor不会分配新的内存,只是原来的基础上创建新的视图并返回,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。
expand函数用于将张量中单数维的数据扩展到指定的size。
首先解释下什么叫单数维(singleton dimensions),张量在某个维度上的size为1,则称为单数维。比如zeros(2,3,4)不存在单数维,而zeros(2,1,4)在第二个维度(即维度1)上为单数维。expand函数仅仅能作用于这些单数维的维度上。
参数*sizes用于逐个指定各个维度扩展后的大小(也可以理解为拓展的次数),对于不需要或者无法(即非单数维)进行扩展的维度,对应位置可写上原始维度大小或直接写作-1。
expand函数可能导致原始张量的升维,其作用在张量前面的维度上(在tensor的低维增加更多维度),因此通过expand函数可将张量数据复制多份(可理解为沿着第一个batch的维度上)。
import torch
a = torch.tensor([1, 0, 2]) # a -> torch.Size([3])
b1 = a.expand(2, -1) # 第一个维度为升维,第二个维度保持原样
'''
b1为 -> torch.Size([3, 2])
tensor([[1, 0, 2],
[1, 0, 2]])
'''
a = torch.tensor([[1], [0], [2]]) # a -> torch.Size([3, 1])
b2 = a.expand(-1, 2) # 保持第一个维度,第二个维度只有一个元素,可扩展
'''
b2 -> torch.Size([3, 2])
b2为 tensor([[1, 1],
[0, 0],
[2, 2]])
'''
a = torch.Tensor([[1, 2, 3]]) # a -> torch.Size([1, 3])
b3 = a.expand(4, 3) # 也可写为a.expand(4, -1) 对于某一个维度上的值为1的维度,
# 可以在该维度上进行tensor的复制,若大于1则不行
'''
b3 -> torch.Size([4, 3])
tensor(
[[1.,2.,3.],
[1.,2.,3.],
[1.,2.,3.],
[1.,2.,3.]]
)
'''
a = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # a -> torch.Size([2, 3])
b4 = a.expand(4, 6) # 最高几个维度的参数必须和原始shape保持一致,否则报错
'''
RuntimeError: The expanded size of the tensor (6) must match
the existing size (3) at non-singleton dimension 1.
'''
b5 = a.expand(1, 2, 3) # 可以在tensor的低维增加更多维度
'''
b5 -> torch.Size([1,2, 3])
tensor(
[[[1.,2.,3.],
[4.,5.,6.]]]
)
'''
b6 = a.expand(2, 2, 3) # 可以在tensor的低维增加更多维度,同时在新增加的低维度上进行tensor的复制
'''
b5 -> torch.Size([2,2, 3])
tensor(
[[[1.,2.,3.],
[4.,5.,6.]],
[[1.,2.,3.],
[4.,5.,6.]]]
)
'''
b7 = a.expand(2, 3, 2) # 不可在更高维增加维度,否则报错
'''
RuntimeError: The expanded size of the tensor (2) must match the
existing size (3) at non-singleton dimension 2.
'''
b8 = a.expand(2, -1, -1) # 最高几个维度的参数可以用-1,表示和原始维度一致
'''
b8 -> torch.Size([2,2, 3])
tensor(
[[[1.,2.,3.],
[4.,5.,6.]],
[[1.,2.,3.],
[4.,5.,6.]]]
)
'''
# expand返回的张量与原版张量具有相同内存地址
print(b8.storage()) # 存储区的数据,说明expand后的a,aa,aaa,aaaa是共享storage的,
# 只是tensor的头信息区设置了不同的数据展示格式,从而使得a,aa,aaa,aaaa呈现不同的tensor形式
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1.1 expand_as
可视为expand
的另一种表达,其size
通过函数传递的目标张量的size
来定义。
import torch
a = torch.tensor([1, 0, 2])
b = torch.zeros(2, 3)
c = a.expand_as(b) # a照着b的维度大小进行拓展
# c为 tensor([[1, 0, 2],
# [1, 0, 2]])
2 tensor.repeat()
- 作用:和
expand()
作用类似,均是将tensor广播到新的形状。 - 注意:不允许使用维度-1,1即为不变。
前文提及expand仅能作用于单数维,那对于非单数维的拓展,那就需要借助于repeat函数了。
tensor.repeat(*sizes)
参数*sizes指定了原始张量在各维度上复制的次数。整个原始张量作为一个整体进行复制,这与Numpy中的repeat函数截然不同,而更接近于tile函数的效果。
与expand不同,repeat函数会真正的复制数据并存放于内存中。repeat开辟了新的内存空间,torch.repeat返回的张量在内存中是连续的
import torch
a = torch.tensor([1, 0, 2])
b = a.repeat(3,2) # 在轴0上复制3份,在轴1上复制2份
# b为 tensor([[1, 0, 2, 1, 0, 2],
# [1, 0, 2, 1, 0, 2],
# [1, 0, 2, 1, 0, 2]])
import torch
a = torch.Tensor([[1,2,3]])
'''
tensor(
[[1.,2.,3.]]
)
'''
aa = a.repeat(4, 3) # 维度不变,在各个维度上进行数据复制
'''
tensor(
[[1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.],
[1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.],
[1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.],
[1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.]]
)
'''
a = torch.Tensor([[1,2,3], [4, 5, 6]])
'''
tensor(
[[1.,2.,3.],
[4.,5.,6.]]
)
'''
aa = a.repeat(4,6) # 维度不变,在各个维度上进行数据复制
'''
tensor(
[[1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.],
[4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.],
[1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.],
[4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.],
[1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.],
[4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.],
[1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.],
[4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.]]
)
'''
aaa = a.repeat(1,2,3) # 可以在tensor的低维增加更多维度,并在各维度上复制数据
'''
tensor(
[[[1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.],
[4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.],
[1.,2.,3.,1.,2.,3.,1.,2.,3.],
[4.,5.,6.,4.,5.,6.,4.,5.,6.]]]
)
'''
aaaa = a.repeat(2,3,1) # 可以在tensor的高维增加更多维度,并在各维度上复制数据
'''
tensor(
[[[1.,2.,3.],
[4.,5.,6.],
[1.,2.,3.],
[4.,5.,6.],
[1.,2.,3.],
[4.,5.,6.]],
[[1.,2.,3.],
[4.,5.,6.],
[1.,2.,3.],
[4.,5.,6.],
[1.,2.,3.],
[4.,5.,6.]]]
)
'''
aaaaa = a.repeat(2, 3, -1)
'''
RuntimeError: Trying to create tensor with negative dimension -3: [2,6,-3]
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print(aaaa.storage()) # 存储区的数据,说明repeat后的a,aa,aaa,aaaa是有各自独立的storage的
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2.1 repeat_intertile
Pytorch中,与Numpy
的repeat
函数相类似的函数为torch.repeat_interleave
:
torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None)
参数input为原始张量,repeats为指定轴上的复制次数,而dim为复制的操作轴,若取值为None则默认将所有元素进行复制,并会返回一个flatten之后一维张量。与repeat将整个原始张量作为整体不同,repeat_interleave操作是逐元素的。
a = torch.tensor([[1], [0], [2]])
b = torch.repeat_interleave(a, repeats=3) # 结果flatten
# b为tensor([1, 1, 1, 0, 0, 0, 2, 2, 2])
c = torch.repeat_interleave(a, repeats=3, dim=1) # 沿着axis=1逐元素复制
# c为tensor([[1, 1, 1],
# [0, 0, 0],
# [2, 2, 2]])
总结
相同:
(1)都可以扩展维度,或在某个维度上进行tensor的复制文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-768721.html
区别:
(1)参数意义不同,repeat的参数表示沿某维度的数据复制倍数,可为大于0的任何整数值;expand的参数表示tensor对应的维度上的值,且只有增加新的低维度时表示沿该低维度的数据复制倍数,其他参数必须和原始tensor保持一致
(2)返回的结果的存储区不同,repeat返回的tensor会重新拥有一个独立存储区,而expand返回的tensor则与原始tensor共享存储区文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-768721.html
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