【Pytorch】对比expand和repeat函数

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. expand

tensor.expand(*sizes)

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，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）。

另一个值得注意的点是：expand函数并不会重新分配内存，返回结果仅仅是原始张量上的一个视图。

下面为几个简单的示例：

import torch
a = tensor([1, 0, 2])
b = a.expand(2, -1)   # 第一个维度为升维，第二个维度保持原阳
# b为 tensor([[1, 0, 2], [1, 0, 2]])

a = torch.tensor([[1], [0], [2]])
b = 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
# b为 tensor([[1, 1],
# [0, 0],
# [2, 2]])

2. expand_as

expand_as函数可视为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]])

3. repeat

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。

下面是一个简单的例子：

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]])

4. 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。

下面是一个简单的例子：

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]])

今天的文章【Pytorch】对比expand和repeat函数分享到此就结束了，感谢您的阅读。