[pytorch] repeat() vs expand()

1. repeat() : 특정한 shape으로 텐서 값을 반복하여 채워주는 함수, expand()와는 다르게 tensor data를 복사해오는 성질이 있다. >>> x = torch.tensor([1, 2, 3]) >>> x.size() torch.Size([3, 1]) >>> x.repeat(4, 2) 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]]) >>> x.repeat(4, 2, 1).size() torch.Size([4, 2, 3]) 주의 ! numpy.repeat 과는 다른 성질을 지니니 혼동하지 않도록 주의하라고 한다. 2. expand() : 위와 마찬가지로 특정 텐서값을 반복하여 생성하지만, 차원의 크기가 1인 경우에만 적용가능하다. repeat과의 차이는 원래의 텐서를 참조 하여 생성하기 때문에 원본이 바뀐다면 expand된 텐서도 바뀌게 된다

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[pytorch] repeat() vs expand()

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