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 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,...
dim=0))# 在0维上复制成2倍print(x.repeat_interleave(2,dim=1))# 在1维上复制成2倍print(x.repeat_interleave(torch.tensor([1,2]),dim=0))# 第0行元素不复制,第2行元素复制成2倍print(x.repeat_interleave(torch.tensor([3,2,1]),dim=1)...
介绍了pytorch repeat 和 repeat_interleave函数的区别, 及meshgrid的xy模式和ij模式区别视频代码: https://gitee.com/innerpeacenxn/snippets/blob/master/pytorch/pytorch_meshgrid.ipynb 参考: https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.plot_surface.html https://pytorch...
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: import torch x = 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], ...
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...
以代码为例，展示repeat_interleave的使用方法。tile函数用于复制张量，功能类似于repeat，但在参数传递上略有不同。默认情况下，tile会沿行复制张量。若传入元组，表示在指定维度上的复制次数。例如，对于形状为(2, 2, 2)的张量，传入tile中的参数为(2, 2)时，会默认表示为(1, 2, 2)，以行、列...
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...
就是说它的功能和torch.Tensor.repeat()不太一样,更类似于numpy.repeat,我也不怎么用numpy,所以这里就不解释写numpy的了。 torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None, *, output_size=None) → Tensor1 参数列表如下: input,就是你要执行repeat操作的张量。
在上面的例子中,每行重复2次。尤其重要的是订货。第一个张量中的每一行应该在第二个张量中出现k次,然后下一行出现。我尝试了以下代码:print(x.size()) params = x.repeat_interleave(self.k, dim=-1).permute(0,2,1) 在上面的片段中,x的大小在repeat_interleave之前32x128x4。对于self.k = 64,我希望...