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TensorFlow中的函数与PyTorch中的expand（）相同？

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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的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() 相当于 tf.expand_dims() 但是我没有TensorFlow有相当于 expand() 的东西 . 我正在考虑在1 x 2 x 3张量列表中使用 tf.concat ，但我不确定这是否是最好的方法 .

python tensorflow pytorch

1 回答

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    Tensorflow自动广播，因此通常您不需要执行任何此操作 . 假设你有一个形状为6x2x3的 y' 而 x 的形状是 2x3 ，那么你已经可以做 y'*x 或 y'+x 已经表现得好像你已经扩展了它 . 但是如果由于某些其他原因你真的需要这样做，那么tensorflow中的命令是 tile ：

    y = tf.tile(tf.reshape(x, (1,2,3)), multiples=(6,1,1))

    文件：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/tile

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