①pytorch当中的numpy.repeat(2, 1)是指在第一个维度(行)上复制两次,在第二个维度(列)上复制1次,并且是一组元素一组元素地复制;Numpy当中的.repeat(2, 1)是指在第二个维度上(列,对应dim值为1)复制两次,并且是一个一个元素的复制 ②numpy没有repeat_interleave函数...
# repeat_interleave((0,1), 3),得到batch_idx为:tensor([0, 0, 0, 1, 1, 1]) batch_idx = torch.repeat_interleave(batch_idx, num_pred_positions) # X[batch_idx, pred_positions]也就是X[([0,0,0,1,1,1]),([1, 5, 2, 6, 1, 5])] # 分别拿到(0,1),(0,5),(0,2),(1,...
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...
tf.data.Dataset.prefetch可以将上述行为并行实现,当GPU/TPU执行第N次训练,此时让CPU准备N+1次训练使两个操作重叠,从而利用设备空闲时间。 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...
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...
y=y.repeat_interleave(xs[0].size(0)) loss= loss_fn(logits, y) 2.2. CutPaste Variants Multi-Class Classification.While CutPaste (large patch) and CutPaste-Scar share a similarity, the shapes of an image patch of two augmentations are very different. Empirically, they have their own advan...
3.repeat() rp = itertools.repeat('X')foriinrp:print(i)# X# X# X# 依次类推,无穷无尽rp2 = itertools.repeat('X',2)# 限制2次foriinrp2:print(i)# X# X 想要限制迭代的次数还有一个办法,就是使用takewhile num2 = itertools.takewhile(lambdax: x <15, num)list(num2)# [10,11,12,13...
PyTorch中的repeat()函数可以对张量进行重复扩充。 当参数只有两个时:(列的重复倍数,行的重复倍数)。1表示不重复 当参数有三个时:(通道数的重复倍数,列的重复倍数,行的重复倍数)。 #torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None) x = torch.tensor([1, 2, 3]) ...
torch.repeat_interleave重复张量的元素 torch.roll 沿给定尺寸滚动张量 torch.tensordot返回多维度上a和b的收缩 torch.trace返回输入2-D矩阵的对角线元素的总和 torch.tril返回矩阵(2-D张量)或批量矩阵的下三角部分, input结果张量的其他元素out设置为0
interleave_evenly: 均匀交错合并多个可迭代对象。 zip_offset: 按偏移合并可迭代对象。 zip_equal: 合并长度相等的可迭代对象。 zip_broadcast: 广播合并不同长度的可迭代对象。 flatten: 扁平化嵌套结构。 roundrobin: 轮流合并多个可迭代对象。 prepend: 在可迭代对象前添加元素。