注意repeat是一组元素一组元素地重复,这与下面的repeat_interleave()函数是不相同的。 2.repeat_interleave() 该函数与repeat()函数的区别在于,它是沿着指定的维度复制张量元素 ①不指定dim,重复次数为2次,表示将把给定的输入张量展平(flatten)为向量,然后将每个元素重复2次,并返回重复后的张量。 a = torch.rand...
4. repeat_intertile Pytorch中,与Numpy的repeat函数相类似的函数为torch.repeat_interleave: torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None) 1 参数input为原始张量,repeats为指定轴上的复制次数,而dim为复制的操作轴,若取值为None则默认将所有元素进行复制,并会返回一个flatten之后一维张量。 与repeat将整个原始...
interleaved = list(interleave(['A', 'B'], [1, 2, 3])) print(f"interleave: {interleaved}") # interleave_longest: 最长交错合并 interleaved_longest = list(interleave_longest(['A', 'B'], [1, 2, 3])) print(f"interleave_longest: {interleaved_longest}") # interleave_evenly: 均匀交错...
prompt_embeddings = prompt_embeddings.repeat_interleave(32, dim=0) # 重复多次以增加输出尺寸多样性(可选)prompt_embeddings = torch.cat((prompt_embeddings, style_image), dim=1) # 将风格图片嵌入与输入文字嵌入拼接(可选)prompt_embeddings = prompt_embeddings.repeat(16, 1, 1) # 重复多次以增加输出...
1. repeat_interleave(self: Tensor, repeats: _int, dim: Optional[_int]=None) 参数说明: self: 传入的数据为tensor repeats: 复制的份数 dim: 要复制的维度,可设定为0/1/2... 2. 例子 2.1 Code 此处定义了一个4维tensor,要对第2个维度复制,由原来的1变为3,即将设定dim=1。 1import...
通过使用tf.contrib.data.parallel_interleave可以并行从多个文件读取数据,并行文件数有cycle_length指定。 数据转换: 使用tf.data.Dataset.map对数据集中的数据进行处理,由于数据独立,所以可以并行处理。此函数读取的文件是含有确定性顺序,如果顺序对训练没有影响,也可以取消确定性顺序加快训练。
X是一个正常的数据集, CP是一个CutPaste的数据增强和G是一个二分类参数的深度网络.CE(,)为交叉熵损失函数.实际上,数据增强,像平移和颜色抖动,将喂x给g或者CP之前使用 y = torch.arange(len(xs), device=device) y=y.repeat_interleave(xs[0].size(0)) ...
zip_longest(*iterables, fillvalue=None) 创建一个迭代器,从每个可迭代对象中收集元素。如果可迭代对象的长度未对齐,将根据 fillvalue 填充缺失值。迭代持续到耗光最长的可迭代对象。 可用于interleave
简介:本文详细介绍了TensorFlow中`tf.data.Dataset`类的使用,包括创建数据集的方法(如`from_generator()`、`from_tensor_slices()`、`from_tensors()`)、数据集函数(如`apply()`、`as_numpy_iterator()`、`batch()`、`cache()`等),以及如何通过这些函数进行高效的数据预处理和操作。
也就是说，(i，j)-th条目是在第一点计算的第j次高斯项.一种天真的做法是：在用Python进行矩阵运算...