PyTorch torch.expand 関数

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torch.expandは PyTorch でテンソルのサイズを拡張するために使用される関数です。データを実際にコピーせず、ビューを複製する方法でテンソルを拡張します。

拡張されたテンソルはメモリ内で元のデータを共有するビューであるため、これはメモリ効率の高い操作です。

関数定義

torch.expand(*sizes)
torch.expand(input, *sizes)

パラメータ:

input(Tensor): 入力テンソル。
*sizes(torch.Size または int): ターゲットサイズ。サイズには1つの次元のみ -1 を指定でき、その次元を変更しないことを意味します。値が1の次元はより大きなサイズに拡張できます。

戻り値:

torch.Tensor: 拡張されたテンソルのビューを返します。

使用例

例

import torch

# 次元が1のテンソルを作成
x = torch.tensor([[1], [2], [3]])

print("元のテンソル:")
print(x)
print("形状:", x.shape)

# より大きなサイズに拡張
y = x.expand(3, 4)

print("n拡張後:")
print(y)
print("形状:", y.shape)

出力結果は次のとおりです:

原始张量:
tensor([[1],
        [2],
        [3]])
形状: torch.Size([3, 1])

扩展后:
tensor([[1, 1, 1, 1],
        [2, 2, 2, 2],
        [3, 3, 3, 3]])
形状: torch.Size([3, 4])

例

import torch

# -1 を使用して次元を変更しない
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])

# 2x4 のテンソルに拡張
y = x.expand(2, -1)

print("元:", x.shape)
print("拡張後:", y.shape)
print(y)

出力結果は次のとおりです:

原始: torch.Size([4])
扩展后: torch.Size([2, 4])
tensor([[1, 2, 3, 4],
        [1, 2, 3, 4]])

例

import torch

# ブロードキャスト機構の応用シーン
# 列ベクトルを行列に拡張
column = torch.randn(5, 1)

# 行列と加算するために拡張
matrix = torch.randn(5, 10)

# ブロードキャスト：列ベクトルは自動的に拡張されます
result = matrix + column

print("列ベクトル形状:", column.shape)
print("行列形状:", matrix.shape)
print("結果形状:", result.shape)

出力結果は次のとおりです:

列向量形状: torch.Size([5, 1])
矩阵形状: torch.Size([5, 10])
结果形状: torch.Size([5, 10])

例

import torch

# 2Dテンソルから3Dへ拡張
x = torch.tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])

# 3番目の次元を拡張
y = x.expand(2, 2, 3)

print("元の形状:", x.shape)
print("拡張後の形状:", y.shape)
print("n拡張後のテンソル:")
print(y)

# データが共有されていることを検証
print("n元のテンソルを変更:")
x[0, 0] = 100
print("x[0,0]:", x[0, 0])
print("y[0,0,0]:", y[0, 0, 0])

出力結果は次のとおりです:

原始形状: torch.Size([2, 3])
扩展后形状: torch.Size([2, 2, 3])

扩展后的张量:
tensor([[[1, 2, 3],
         [4, 5, 6]],

        [[1, 2, 3],
         [4, 5, 6]]])

修改原始张量:
x[0,0]: tensor(100)
y[0,0,0]: tensor(100)



注意：torch.expand拡張できるのは、次元のサイズが1の次元のみであり、より大きなサイズに拡張できます。1より大きい次元を縮小したり、異なるサイズに拡張したりすることはできません。返されるのはビューであり、コピーではありません。


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