repeat可以理解为多次复制张量后在指定维度上concate上去,即x.repeat(n,dim=k)等价成torch.cat([x for _ in range(n)],dim=k) repeat_interleave实际上等价于repeat在高一维的基础上运算后再view,即x.repeat_interleave(n,dim=k)等价成x.repeat(n,dim=k+1).view(N0, N1, ..., n*Nk, Nk+1, .....
torch.repeat_interleave的行为与numpy.repeat类似,但是和torch.repeat不同,这边还是以代码为例: importtorchx=torch.randn(2,2)print(x)>>>tensor([[0.4332,0.1172],[0.8808,-1.7127]])print(x.repeat(2,1))>>>tensor([[0.4332,0.1172],[0.8808,-1.7127],[0.4332,0.1172],[0.8808,-1.7127]])print(x.rep...
在PyTorch中，关于张量元素复制的接口有repeat、repeat_interleave以及tile。接下来，我们详细探讨它们的使用方法。PyTorch的repeat函数主要用来沿指定维度复制张量，不仅能够复制张量，还能增加张量的维度。其功能类似于numpy中的repeat函数，但在PyTorch中更灵活。例如，对于张量A，使用repeat可以实现沿某个维度的...
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。 View Code 2.2 输出...
二、repeat_interleave 以tensor中的元素作为基础进行复制操作 1. 示例1:向量复制 x=torch.LongTensor(range(0,3))print(x)print(x.repeat_interleave(2))# print(x.repeat_interleave(2,3)) # 会报错 输出 tensor([0, 1, 2]) tensor([0, 0, 1, 1, 2, 2]) ...
tile方法与repeat和repeat_interleave类似，主要用于复制张量。然而，tile在处理复制维度参数小于输入维度的情况时更为灵活。例如，在复制时，可以指定某些维度上的复制次数，而其他维度保持不变。输出 例如，原始张量为[[1, 2], [3, 4]]，若要将列复制两次，而保持行不变，则使用tile方法可以实现这一...
🐛 Describe the bug repeats argument of repeat_interleave() is required according to the doc as shown below: import torch my_tensor = torch.tensor([3, 5, 1]) torch.repeat_interleave(input=my_tensor, repeats=3) my_tensor.repeat_interleave(...
pytorch/torch/onnx/utils.py", line 1908, in _run_symbolic_function return symbolic_fn(graph_context, *inputs, **attrs) File "<@beartype(torch.onnx.symbolic_opset13.repeat_interleave) at 0x7ffb7d6c8160>", line 32, in repeat_interleave File "/home/isherstyuk/repos/pytorch/torch/onnx/...
一. torch.repeat_interleave()函数解析 1.函数说明 官网:torch.repeat_interleave()[https://pytorch.or...
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...