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...
repeat不同,但是也是以input为一个整体进行复制, torch.tile如果只传入一个参数的话, 默认是沿着行进行复制 import torch x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) # 只传入一个参数 print(x.tile((2, ))) >>> tensor([[1, 2, 1, 2], [3, 4, 3, 4]]) print(x.repeat(1, 2)) >>> ...
torch.tile传入一个元组的话, 表示(行复制次数, 列复制次数) importtorchx=torch.tensor([[1,2],[3,4]])print(x.tile((2,2)))>>>tensor([[1,2,1,2],[3,4,3,4],[1,2,1,2],[3,4,3,4]])print(x.repeat(2,2))>>>tensor([[1,2,1,2],[3,4,3,4],[1,2,1,2],[3,4,3,...
torch.repeat() behaves differently from numpy.repeat, but is more similar to numpy.tile. For the operator similar to numpy.repeat, see torch.repeat_interleave(). Parameters sizes (torch.Size or int...) – The number of times to repeat this tensor along each dimension Example: >>> x = ...
大多数场景中与repeat相同,但是能够处理复制维度参数小于输入维度的情况 x=torch.LongTensor(range(0,6)).reshape(2,3)print(x)print(x.tile(2))# 与repeat不同,tile不会报错,而是将其转换为x.tile(1,2)print(x.tile(1,2))# 0维复制成1倍,1维复制成2倍print(x.tile(2,2))# 0维复制成2倍,1维...
torch.repeat()behaves differently fromnumpy.repeat, but is more similar tonumpy.tile. For the operator similar tonumpy.repeat, seetorch.repeat_interleave(). Parameters sizes (torch.Sizeorint...) – The number of times torepeat this tensor along each dimension ...
returntile_b 大家可以看到,在tile_b函数中有一个tf.py_func函数,其中的func参数便是_tile_b函数。在_tile_b函数中,根据a的值对b进行了扩张。我们来运行...进行np.运算,这就大大扩展了程序的灵活性。 然后,我们来看看tf.py_func接受什么参数: 在使用tf.py_func的过程中,主要核心是使用前三个参数。 第...
pytorch中的torch.repeat()函数与numpy.tile() 2019-11-14 21:01 −... 琴影 0 9638 numpy的tile/repeat的用法 2019-12-18 16:10 −简单记录tile和repeat的功能 np.tile(A,reps) A: 输入数组 reps: 重复数,list类型,分别表示axis=0, axis=1,...方向上的重复数 array的axis表示如下: 2... Zac...
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...
pytorch中的torch.repeat（）函数与numpy.tile（）repeat(*sizes) → Tensor Repeats this tensor along the specified dimensions.Unlike , this function copies the tensor’s data.WARNING torch.repeat() behaves differently from , but is more similar to . For the operator similar to numpy.repeat, see ...