一句话理解torch.expand()

先看代码：

x =torch.tensor([1,2,3,4])
x.shape
torch.Size([4])

#x拓展一维，变1x4
x1 = x.expend(1,4)
x1
tensor([[1, 2, 3, 4]])
x1.shape
torch.Size([1, 4])

#x1拓展一维,增加2行，变2x4，多加的一行重复原值
x2 = x1.expend(2,1,4)
x2
tensor([[[1, 2, 3, 4]],
        [[1, 2, 3, 4]]])
torch.Size([2, 1, 4])

#x3拓展一维，增加2行，变为2x2x1x4,多加的一行重复原值
x3 = x2.expand(2,2,1,4)
x3 
tensor([[[[1, 2, 3, 4]],

         [[1, 2, 3, 4]]],


        [[[1, 2, 3, 4]],

         [[1, 2, 3, 4]]]])
torch.Size([2, 2, 1, 4])

#x4直接拓展2个维度，变为2x1x4,
x4 = x.expand(2,1,4)
x4

tensor([[[1, 2, 3, 4]],

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

参数为传入指定shape，在原shape数据上进行高维拓维，根据维度值进行重复赋值。

注意：
1.只能拓展维度，比如 A的shape为 2x4的，不能 A.expend(1,4)，只能保证原结构不变，在前面增维，比如A.shape(1,1,4)
2.可以增加多维，比如x的shape为(4),x.expend(2,2,1,4)只需保证本身是4
3.不能拓展低维，比如x的shape为(4)，不能x.expend(4,2).