torch.repeat用法类似np.tile,就是将原矩阵横向、纵向地复制。与torch.expand不同的是torch.repeat返回的张量在内存中是连续的。 例子1: 将张量横向的复制 importtorch x = torch.tensor([1,2,3]) xnew = x.repeat(1,3)print(xnew) AI代码助手复制代码 输出: tensor([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, ...
(1)参数意义不同,repeat的参数表示沿某维度的数据复制倍数,可为大于0的任何整数值;expand的参数表示tensor对应的维度上的值,且只有增加新的低维度时表示沿该低维度的数据复制倍数,其他参数必须和原始tensor保持一致 (2)返回的结果的存储区不同,repeat返回的tensor会重新拥有一个独立存储区,而expand返回的tensor则与原...
30、DataParallel 和 DistributedDataParallel 的区别和使用方法 31、pytorch 判断并替换 nan pytorch进行翻转tensor pytorch中expand和repeat的区别 torch.expand torch.repeat pytorch中增加某个维度以及索引后的维度 关于pytorch中的上采样(待整理) torchvision.datasets ImageFolder pytorch模型中buffer的使用 pytorch中的乘法...
官网:torch.repeat_interleave(),函数说明如下图所示: 2. 函数原型 torch.repeat_interleave(input,repeats,dim=None)→ Tensor 3. 函数功能 沿着指定的维度重复张量的元素 4. 输入参数: 1)input (类型:torch.Tensor):输入张量 2)repeats(类型:int或torch.Tensor):每个元素的重复次数 3)dim(类型:int)需要重复...
Expand: broadcasting Repeat: memory copied 两者均可实现维度扩展。但区别在于第一种只是改变了理解方式,并没有增加数据。而第二种是实实在在的增加数据(拷贝数据的方式)。第一种方式只是在有需要的时候才会扩展,因此节约了内存,故推荐第一种。 举例
注解:tensor扩张(torch.repeat和torch.expand) 参见:「PyTorch」repeat() 和 expand() - 知乎 (zhihu.com) torch.repeat会复制数据本身,将其从维度上扩展 x = torch.rand(1, 3) >>> x.repeat(3, 2) tensor([[0.7953, 0.4801, 0.7178, 0.7953, 0.4801, 0.7178], [0.7953, 0.4801, 0.7178, 0.7953, 0....
torch.Size([2,2]) 从例子中可以看到,原本Tensor的维度是(2,1),因为该函数是对值为1的维度进行扩展,所以可以扩展为(2,2),(2,3)等,但是要注意的是保持非1值的维度不变。 4.torch.Tensor.repeat():沿着某个维度的Tensor进行重复,和expand()不同的是,该函数复制原本的数据。
一. torch.repeat()函数解析 1. 说明 官网:torch.tensor.repeat(),函数说明如下图所示: 2. 函数功能 torch.tensor.repeat()函数可以对张量进行重复扩充 1) 当参数只有两个时:(行的重复倍数,列的重复倍数),1表示不重复。 2) 当参数有三个时:(通道数的重复倍数,行的重复倍数,列的重复倍数),1表示不重复。
repeat(*sizes) → Tensor参数: sizes(torch.Size或者诠释...) -沿每个维度重复此张量的次数 沿指定维度重复此张量。与 expand() 不同,此函数复制张量的数据。警告 repeat() 的行为与 numpy.repeat 不同,但与 numpy.tile 更相似。对于类似于 numpy.repeat 的运算符,请参阅 torch.repeat_interleave() 。
input.repeat(*sizes)可以对 input 输入张量中的单维度和非单维度进行复制操作,并且会真正的复制数据保存到内存中。input.expand(*sizes)和input.repeat(*sizes)两个函数的区别如下表所示。 input.repeat(*sizes)函数中的 *sizes 参数分别指定了各个维度上复制的倍数,对于不需要复制的维度需要指定为 1。(在expand函...