expand_as¶

paddle.fluid.layers. expand_as ( x, target_tensor, name=None ) [源代码] ¶

该OP会根据输入的variable target_tensor 对输入 x 的各维度进行广播。通过 target_tensor``的维度来为 ``x 的每个维度设置广播的次数，使得x 的维度与target_tensor的维度相同。x 的秩应小于等于6。注意，target_tensor 的秩必须与 x 的秩相同。注意：target_tensor 对应的每一维必须能整除输入x中对应的维度，否则会报错。比如，target_tensor的维度为[2,6,2],x为[2,3,1]，则整除后为[1,2,2]，x广播后维度为[2,6,2]。如果target_tensor的维度为[2,5,2]，第二维5不能整除x的第二维3，则会报错。

以下是一个示例：

         输入(x) 是一个形状为[2, 3, 1]的 3-D Tensor :

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

target_tensor的维度：[2, 6, 2]

输出(out) 是一个形状为[2, 6, 2]的 3-D Tensor:

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

        

参数¶

x （Variable）- 维度最高为6的多维 Tensor 或 LoDTensor，数据类型为 float32，float64，int32 或 bool。

target_tensor （list|tuple|Variable）- 数据类型为 float32，float64，int32 或 bool。可为Tensor或者LODTensor。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

维度与输入 x 相同的 Tensor 或 LoDTensor，数据类型与 x 相同。返回值的每个维度的大小等于``target_tensor`` 对应的维度的大小。

返回类型¶

Variable 。

抛出异常¶

ValueError：target_tensor 对应的每一维必须能整除输入x中对应的维度，否则会报错。

代码示例¶

          import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
paddle.enable_static()

data = fluid.layers.data(name="data", shape=[-1,10], dtype='float64')
target_tensor = fluid.layers.data(
  name="target_tensor", shape=[-1,20], dtype='float64')
result = fluid.layers.expand_as(x=data, target_tensor=target_tensor)
use_cuda = False
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(fluid.default_startup_program())
x = np.random.rand(3,10)
y = np.random.rand(3,20)
output= exe.run(feed={"data":x,"target_tensor":y},fetch_list=[result.name])
print(output[0].shape)
#(3,20)

         