pytorch torch.expand和torch.repeat的区别详解

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