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在torch中，如果要改变某一个tensor的维度，可以利用view、expand、repeat、transpose和permute等方法，这里对这些方法的一些容易混淆的地方做个总结。

expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数，但其工作机制差别很大，本文对这两个函数进行对比。

1. torch.expand()

• 作用： expand()函数可以将张量广播到新的形状。
• 注意： 只能对维度值为1的维度进行扩展，无需扩展的维度，维度值不变，对应位置可写上原始维度大小或直接写作-1；且扩展的Tensor不会分配新的内存，只是原来的基础上创建新的视图并返回，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。

expand函数用于将张量中单数维的数据扩展到指定的size。

首先解释下什么叫单数维（singleton dimensions），张量在某个维度上的size为1，则称为单数维。比如zeros(2,3,4)不存在单数维，而zeros(2,1,4)在第二个维度（即维度1）上为单数维。expand函数仅仅能作用于这些单数维的维度上。

参数*sizes用于逐个指定各个维度扩展后的大小（也可以理解为拓展的次数），对于不需要或者无法（即非单数维）进行扩展的维度，对应位置可写上原始维度大小或直接写作-1。

expand函数可能导致原始张量的升维，其作用在张量前面的维度上(在tensor的低维增加更多维度)，因此通过expand函数可将张量数据复制多份（可理解为沿着第一个batch的维度上）。

import torcha = torch.tensor([1, 0, 2])     # a -> torch.Size([3])
b1 = a.expand(2, -1)            # 第一个维度为升维，第二个维度保持原样
'''
b1为 -> torch.Size([3, 2])
tensor([[1, 0, 2],[1, 0, 2]])
'''a = torch.tensor([[1], [0], [2]])   # a -> torch.Size([3, 1])
b2 = a.expand(-1, 2)                 # 保持第一个维度，第二个维度只有一个元素，可扩展
'''
b2 -> torch.Size([3, 2])
b2为  tensor([[1, 1],[0, 0],[2, 2]])
'''a = torch.Tensor([[1, 2, 3]])   # a -> torch.Size([1, 3])
b3 = a.expand(4, 3)              # 也可写为a.expand(4, -1)  对于某一个维度上的值为1的维度，# 可以在该维度上进行tensor的复制，若大于1则不行
'''
b3 -> torch.Size([4, 3])
tensor([[1.,2.,3.],[1.,2.,3.],[1.,2.,3.],[1.,2.,3.]]
)
'''a = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # a -> torch.Size([2, 3])
b4 = a.expand(4, 6)  # 最高几个维度的参数必须和原始shape保持一致，否则报错
'''
RuntimeError: The expanded size of the tensor (6) must match 
the existing size (3) at non-singleton dimension 1.
'''b5 = a.expand(1, 2, 3)  # 可以在tensor的低维增加更多维度
'''
b5 -> torch.Size([1，2, 3])
tensor([[[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]]]
)
'''
b6 = a.expand(2, 2, 3)  # 可以在tensor的低维增加更多维度，同时在新增加的低维度上进行tensor的复制
'''
b5 -> torch.Size([2，2, 3])
tensor([[[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]],[[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]]]
)
'''b7 = a.expand(2, 3, 2)  # 不可在更高维增加维度，否则报错
'''
RuntimeError: The expanded size of the tensor (2) must match the 
existing size (3) at non-singleton dimension 2.
'''b8 = a.expand(2, -1, -1)  # 最高几个维度的参数可以用-1，表示和原始维度一致
'''
b8 -> torch.Size([2，2, 3])
tensor([[[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]],[[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]]]
)
'''# expand返回的张量与原版张量具有相同内存地址
print(b8.storage())  # 存储区的数据，说明expand后的a,aa,aaa,aaaa是共享storage的，
# 只是tensor的头信息区设置了不同的数据展示格式，从而使得a,aa,aaa,aaaa呈现不同的tensor形式
'''
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
'''

1.1 expand_as

可视为expand的另一种表达，其size通过函数传递的目标张量的size来定义。

import torch
a = torch.tensor([1, 0, 2])
b = torch.zeros(2, 3)
c = a.expand_as(b)  # a照着b的维度大小进行拓展
# c为 tensor([[1, 0, 2],
#        [1, 0, 2]])

2 tensor.repeat()

沿着特定维度扩展张量，并返回扩展后的张量

• 作用：和expand()作用类似，均是将tensor广播到新的形状。
• 注意：不允许使用维度-1，1即为不变

import torchif __name__ == '__main__':x = torch.rand(2, 3)y1 = x.repeat(4, 2)print(y1.shape)  # torch.Size([8, 6])

3. 两者内存占用的区别

• torch.expand 不会占用额外空间，只是在存在的张量上创建一个新的视图

• torch.repeat 和 torch.expand 不同，它是拷贝了数据，会占用额外的空间

示例如下：

import torchif __name__ == '__main__':x = torch.rand(1, 3)y1 = x.expand(4, 3)y2 = x.repeat(2, 3)print(x.storage().data_ptr(), y1.storage().data_ptr())  # 52364352 52364352print(x.storage().data_ptr(), y2.storage().data_ptr())  # 52364352 8852096