假设我有一个 2 x 3 矩阵,我想创建一个 6 x 2 x 3 矩阵,其中第一维中的每个元素都是原始 2 x 3 矩阵。
在 PyTorch 中,我可以这样做:
import torch
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
x = Variable(torch.from_numpy(x))
# y is the desired result
y = x.unsqueeze(0).expand(6, 2, 3)
在 TensorFlow 中执行此操作的等效方法是什么?我知道 unsqueeze()
等同于 tf.expand_dims()
但我不知道 TensorFlow 有任何等同于 expand()
的东西。我正在考虑在 1 x 2 x 3 张量列表上使用 tf.concat
,但我不确定这是否是最好的方法。
最佳答案
pytorch expand
的等效函数是 tensorflow tf.broadcast_to
文档:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/broadcast_to
关于python - TensorFlow 中相当于 PyTorch 中的 expand() 的函数是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48226221/