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...
此外torch.repeat_interleave(tensor, repeats, dim=None) 可以只对指定维度进行复制, 不是把整个待复制张量当作一个整体,而是按张量元素进行操作。tensor: 传入的数据为tensorrepeats: 复制的份数。可以是单个数,或者一个tensor形式的数组(必须为一维数组,且数组的长度要和dim对应的维度的大小相同)。
与repeat将整个原始张量作为整体不同,repeat_interleave操作是逐元素的。 a = torch.tensor([[1], [0], [2]]) b = torch.repeat_interleave(a, repeats=3) # 结果flatten # b为tensor([1, 1, 1, 0, 0, 0, 2, 2, 2]) c = torch.repeat_interleave(a, repeats=3, dim=1) # 沿着axis=1...
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]) 2. 示例2:矩阵复制 x=torch.LongTensor(range(0,6))....
【pytorch】张量复制方法repeat、repeat_interleave和tile 一、repeat以整个tensor作为基础元素进行复制操作。1. 示例1:向量复制x=torch.LongTensor(range(0,3))print(x)print(x.repeat(2))print(x.repeat(2,3))# 0维上复制成2倍,1维上复制成3倍print(x.repeat(2,… ...
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...
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。
🚀 The feature, motivation and pitch Repro, and internal workplace post: import torch @torch.compile() def f(input, repeats): return torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=0, output_size=3) + 1 f = torch.compile(f) input = torch.tens...
🐛 Describe the bug Hi, there's no batching rule for torch.repeat_interleave and I'm filing an issue as requested. I've attached a minimal reproducible script below, import torch from torch import Tensor from torch.func import vmap indice...
defforward(self, x: torch.Tensor): identity=x orig_shape=x.shape topk_idx, topk_weight=self.gate(x) x=x.view(-1, x.shape[-1]) flat_topk_idx=topk_idx.view(-1) x=x.repeat_interleave(self.num_experts_per_tok, dim=0) y=torch.empty_like(x) ...