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 输出显示 即可看到输入tensor形状为[2, ...
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...
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...
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]) 2. 示例2:矩阵复制 x=torch.LongT...
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], ...
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...
一、tensor的创建 torch.tensor会复制data,不想复制可以使用torch.Tensor.detach()。 如果是获得numpy数组数据,可以使用torch.from_numpy(),共享内存 # 1. tensor torch.tensor(data, dtype=None, device=None,requires_grad=False) data - 可以是list, tuple, numpy array, scalar或其他类型 ...
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。
foridx, r_splitinenumerate(r_splits): 2065 i_split = unsqueeze(g, i_splits[idx], dim + 1) 2066 r_concat = [g.op("Constant", value_t=torch.LongTensor(input_sizes_temp[:dim + 1])), TypeError:'torch._C.Value'object is not iterable (Occurred when translating repeat_interleave)....