pytorch张量的维数延拓

pytorch张量的维延拓方法是什么

-之前： 火炬尺寸（[3,3,3]）

-之后： 火炬尺寸（[2,3,3,3]）

在numpy的领导下，工作方式如下：

b =  np.broadcast_to(a1[None, :,:,:], (2,3,3,3))

---

这在pytorch下是如何工作的？我想利用gpu。提前感谢您的帮助

可以使用

unsqeeze

（下面使用

0

来指定第一个维度，即位置

0

），然后沿该维度重复数据两次（以及沿其他维度重复数据一次，即不重复）

before=torch.tensor（…，dtype=torch.float64，device='cuda:0'）
之后=之前。取消查询（0）。重复（2，1，1，1）

我们可以用于您给定的预期结果

b=a1.展开（[2,3,3,3]）

tensor([[[[ 0.,  1.,  2.],
          [ 3.,  4.,  5.],
          [ 6.,  7.,  8.]],

         [[ 9., 10., 11.],
          [12., 13., 14.],
          [15., 16., 17.]],

         [[18., 19., 20.],
          [21., 22., 23.],
          [24., 25., 26.]]],


        [[[0., 1., 2.],
          [ 3.,  4.,  5.],
          [ 6.,  7.,  8.]],

         [[ 9., 10., 11.],
          [12., 13., 14.],
          [15., 16., 17.]],

         [[18., 19., 20.],
          [21., 22., 23.],
          [24., 25., 26.]]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)

b =  np.broadcast_to(a1[None, :,:,:], (2,3,3,3))