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1、torch.Tensor.repeat()
2、torch.Tensor.expand()
1、torch.Tensor.repeat()
函数定义：
repeat(*sizes) → Tensor作用：
在指定的维度上重复这个张量，即把这个维度的张量复制*sizes次。同时可以通过复制的形式扩展维度的数量。
注意：torch.Tensor.repeat方法与numpy.tile方法作用相似，而不是numpy.repeat！torch中与numpy.repeat类似的方法是torch.repeat_interleave！
区别：与expand的不同之处在于，repeat函数传入的参数直接就是对应维度要扩充的倍数，而不是最后的shape。
举例分析：
例1——对应(已存在的)维度的拓展。
import torcha = torch.tensor([[1], [2], [3]]) # 3 * 1
b = a.repeat(3, 2) # torch.linspace(0, 10, 5)
print('a:\n', a)
print('shape of a', a.size()) # 原始shape = （3，1）
print('b:\n', b)
print('shape of b', b.size()) # 新的shape = （3*3，1*2），新增加的数据通过复制得到''' 运行结果 '''
a:tensor([[1],[2],[3]])
shape of a torch.Size([3, 1]) 注： 原始shape = （3，1）
b:tensor([[1, 1],[2, 2],[3, 3],[1, 1],[2, 2],[3, 3],[1, 1],[2, 2],[3, 3]])
shape of b torch.Size([9, 2]) 注： 新的shape = （3*3，1*2），新增加的数据通过复制得到例2——带有(原始不存在的)维度数量拓展的用法：
import torch
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # 3 * 2
b = a.repeat(3, 2, 1) # 在原始tensor的0维前拓展一个维度，并把原始tensor的第1维扩张2倍，都是通过复制来完成的
print('a:\n', a)
print('shape of a', a.size()) # 原始维度为 （3，2）
print('b:\n', b)
print('shape of b', b.size()) # 新的维度为 （3，2*2，2*1）=（3，4，2）''' 运行结果 '''
a:tensor([[1, 2],[3, 4],[5, 6]])
shape of a torch.Size([3, 2]) 注：原始维度为 （3，2）
b:tensor([[[1, 2],[3, 4],[5, 6],[1, 2],[3, 4],[5, 6]],[[1, 2],[3, 4],[5, 6],[1, 2],[3, 4],[5, 6]],[[1, 2],[3, 4],[5, 6],[1, 2],[3, 4],[5, 6]]])
shape of b torch.Size([3, 6, 2]) 注：新的维度为 （3，2*2，2*1）=（3，4，2）2、torch.Tensor.expand()
函数定义：
expand(*sizes) → Tensor作用：不仅可以对tensor指定的(已存在的)维度进行扩大(复制型扩大)，扩大后的shape为*(size)。而且还有类似于unsqueeze的维度扩充功能，新增加的维度将会加在前面。
区别：与repeat不同之处在于，expand传入的参数直接就是将tensor扩大后的shape。
举例说明：
a = torch.ones(3, 1) # 创建3*1的全为1的tensor
b = a.expand(3, 2) # 对a的维度1进行扩充
c = a.expand(2, 3, 2) # 对a的维度1进行扩充，并在维度0前加一个维度
print('a:', a)
print('shape of a:', a.shape)
print('b:', b)
print('shape of b:', b.shape)
print('c:', c)
print('shape of c:', c.shape)''' 运行结果 '''
a: tensor([[1.],[1.],[1.]])
shape of a: torch.Size([3, 1])b: tensor([[1., 1.],[1., 1.],[1., 1.]])
shape of b: torch.Size([3, 2])c: tensor([[[1., 1.],[1., 1.],[1., 1.]],[[1., 1.],[1., 1.],[1., 1.]]])
shape of c: torch.Size([2, 3, 2])