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王威廉
x = sor([1, 2, 3, 4])
魏碑书法
xnew = x.expand(2, 4)
孔孟名言print(xnew)
输出：
tensor([[1, 2, 3, 4],赞美的四字成语
[1, 2, 3, 4]])厅级干部退休待遇
例⼦1：
将张量横向的复制
import torch
x = sor([1, 2, 3])
xnew = x.repeat(1,3)
print(xnew)
输出：
tensor([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]])
例⼦2：
将张量纵向的复制
import torch
x = sor([1, 2, 3])
秦朝制度xnew = x.repeat(3,1)
千里什么啼绿映红print(xnew)
输出：
小学
tensor([[1, 2, 3],
[1, 2, 3],
[1, 2, 3]])
以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
