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...
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...
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...
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...
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]) ...
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], ...
torch.repeat_interleave(input , int)#返回一维向量,对input遍历一遍,并且复制int个每个元素。 根据矩阵要求: torch.eye(n, m=None, out=None,…)#返回2-D 的单位对角矩阵 torch.empty(*sizes, out=None, …)#返回被未初始化的数值填充,大小为sizes的tensor ...
torch.tril_indices, torch.triu_indices:添加了与NumPy具有相同行为的运算符;torch.combinations, torch.cartesian_prod: 添加了类似于itertools的新运算符;torch.repeat_interleave: 新运算符类似于numpy.repeat;torch.from_file:类似于Storage.from_file的新运算符,但返回一个张量;torch.unique_consecutive: 新的运算...
构建dataset最常用的方式就是tf.data.Dataset.from_tensor_slices(),也可直接读取TFrecord,CSV等格式数据,这个文档也都有介绍。 几个常用函数: batch():参数为batch size。 repeat():参数同样是一个整型数字,描述了整个dataset需要重复几次(epoch),如果没有参数,则重复无限次。
This changes the default behavior of zero_grad() to zero out the grads by setting them to None instead of zero tensors. In other words, the set_to_none kwarg is now True by default instead of False. Setting grads to None reduces peak memory usage and increases performance. This will br...