repeat_interleave在npu中计算速度很慢,通过两种方式解决: 1 移到cpu中计算 使用由: x = torch.cat([xi.repeat_interleave(self.patch_size, dim=2), xv], dim=2) 调整为: original_device = xi.device # 保存原始设备(GPU/CPU) xi = xi.cpu() # 迁移到CPU
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,...
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...
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...
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。
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...
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 torch...
🐛 Describe the bug I encountered an error when exporting a model with a repeat_interleave op. Here is a minimal repro: import torch import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def forward(self, x): return x.repeat_interleave(2) model...