这与 torch.Tensor.repeat() 不同,但类似于 numpy.repeat。 例子: >>> x = torch.tensor([1, 2, 3]) >>> x.repeat_interleave(2) tensor([1, 1, 2, 2, 3, 3]) >>> y = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) >>> torch.repeat_interleave(y, 2) tensor([1, 1, 2, 2, 3, 3...
总结:可以看出,两个函数方法最大的区别就是repeat_interleave是一个元素一个元素地重复,而repeat是一组元素一组元素地重复 那到这里就完了吗?完全没有!经过测试发现,以上都是repeat()函数和repeat_interleave()函数应用于pytorch的tensor张量,但当它们应用于numpy数组时,结果又是不一样的! 例如: test_array = to...
总结:可以看出,两个函数方法最大的区别就是repeat_interleave是一个元素一个元素地重复,而repeat是一组元素一组元素地重复 那到这里就完了吗?完全没有!经过测试发现,以上都是repeat()函数和repeat_interleave()函数应用于pytorch的tensor张量,但当它们应用于numpy数组时,结果又是不一样的! 例如: test_array = to...
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将整个原始张量作为整体不同,repea...
请您参考如下方法: 如果您使用 PyTorch >= 1.1.0,您可以使用torch.repeat_interleave. repeat_tensor = torch.tensor(num_repeats).to(X.device, torch.int64) X_dup = torch.repeat_interleave(X, repeat_tensor, dim=1)
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...
repeat(*sizes) → Tensor参数: sizes(torch.Size或者诠释...) -沿每个维度重复此张量的次数 沿指定维度重复此张量。与 expand() 不同,此函数复制张量的数据。警告 repeat() 的行为与 numpy.repeat 不同,但与 numpy.tile 更相似。对于类似于 numpy.repeat 的运算符,请参阅 torch.repeat_interleave() 。
Pytorch: repeat, repeat_interleave, tile的用法 发表于 2022-08-18 18:18阅读:693评论:0推荐:0 摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/474153365 torch.repeat 使张量沿着某个维度进行复制, 并且不仅可以复制张量,也可以拓展张量的维度: import torch x = torch.randn(2, 4) # 1. 沿着某个维度复制 x....
pow(2.0, batch_max) batch_unsatis_pros = torch.ones(batch_labels) - batch_satis_pros batch_cum_unsatis_pros = torch.cumprod(batch_unsatis_pros, dim=1) positions = torch.arange(k) + 1.0 positions = positions.view(1, -1) positions = torch.repeat_interleave(positions, batch_sorted_labels...
y = torch.arange(len(xs), device=device) 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 dif...