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- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.ops.expand

mindspore.ops.expand(input_x, size)

返回一个当前Tensor的新视图，其中单维度扩展到更大的尺寸。

说明

将 -1 作为维度的 size 意味着不更改该维度的大小。张量也可以扩展到更大的维度，新的维度会附加在前面。对于新的维度，size 不能设置为-1。

参数：

• input_x (Tensor) - 输入Tensor，shape为 $(x_1,x_2,...,x_R)$ 。

• size (Tensor) - input_x 扩展后的shape。

返回：

Tensor，其shape为 size 。

异常：

• TypeError - 如果 input_x 或者 size 不是Tensor。

• TypeError - 如果 size 的数据类型不是int16、int32或int64。

• ValueError - 如果 size 的长度小于 input_x shape的大小。

• ValueError - 如果 size 不是一个1D Tensor。

• ValueError - 如果 size 某维度的值不等于 input_x 对应维度的值，且 input_x 该维度不为1。

• ValueError - 如果 size 有小于0的值在最前面且对应 input_x 不存在的维度上。

• ValueError - 如果输出的元素数量超过1000000。

支持平台：

Ascend CPU

样例：

>>> input_x = Tensor(np.array([[1], [2], [3]]), mindspore.float32)
>>> size = Tensor(np.array([3,4]), mindspore.int32)
>>> y = ops.expand(input_x, size)
>>> print(y)
[[1. 1. 1. 1.]
 [2. 2. 2. 2.]
 [3. 3. 3. 3.]]