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...
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...
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...
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)
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() 。
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...
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...
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...
参考https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/data/Dataset from_tensor_slices: 将内存中的数据构建为数据集 repeat,batch repeat设置遍历多少遍->epoch batch设置每次sample多少数据->batchsize 结果就是: interleave 遍历文件,读出所有数据组成da...[tf]Dataset的使用 + 制作词汇表和训练数据 从1.4版本...