总结:可以看出,两个函数方法最大的区别就是repeat_interleave是一个元素一个元素地重复,而repeat是一组元素一组元素地重复 那到这里就完了吗?完全没有!经过测试发现,以上都是repeat()函数和repeat_interleave()函数应用于pytorch的tensor张量,但当它们应用于numpy数组时,结果又是不一样的! 例如: test_array = tor...
repeat可以理解为多次复制张量后在指定维度上concate上去,即x.repeat(n,dim=k)等价成torch.cat([x for _ in range(n)],dim=k) repeat_interleave实际上等价于repeat在高一维的基础上运算后再view,即x.repeat_interleave(n,dim=k)等价成x.repeat(n,dim=k+1).view(N0, N1, ..., n*Nk, Nk+1, .....
从这个代码可以看出来torch.repeat更像是把tensor作为一个整体进行复制, 而torch.repeat_interleave更是针对tensor里的每个元素进行复制,并且torch.repeat_interleave可以通过传入一个一维的torch.Tensor来指定每个元素复制的次数 importtorchx=torch.tensor([[1,2],[3,4]])result=torch.repeat_interleave(x,torch.tenso...
2. 示例2:矩阵复制 x=torch.LongTensor(range(0,6)).reshape(2,3)print(x)print(x.repeat_interleave(2))# 将矩阵拉平后再复制print(x.repeat_interleave(2,dim=0))# 在0维上复制成2倍print(x.repeat_interleave(2,dim=1))# 在1维上复制成2倍print(x.repeat_interleave(torch.tensor([1,2]),dim...
以代码为例，展示repeat_interleave的使用方法。tile函数用于复制张量，功能类似于repeat，但在参数传递上略有不同。默认情况下，tile会沿行复制张量。若传入元组，表示在指定维度上的复制次数。例如，对于形状为(2, 2, 2)的张量，传入tile中的参数为(2, 2)时，会默认表示为(1, 2, 2)，以行、列...
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...
torch.repeat_interleave 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)) ...
torch.repeat 和 torch.repeat_interleave,**结论torch.repeat:输入张量的从后往前的后面维度对应按照repeat中大小进行repeat操作(所以输入张量维度>=repeat维度)。假设输入张量为(a,b,c),repeat(x,y),则为b维度repeatx倍,c维度repeaty倍;最终输出维度为(a,bx,...
pytorch中的repeat操作对比 #51CTO博主之星评选#,今天写代码遇到了torch.repeat_interleave,去查了一下。在此记录。torch.repeat_interleave官方文档里边提示了这么一句话:Thisisdifferentfromtorch.Tensor.repeat()butsimilartonumpy.repeat.就是说它的功能和torch.Tens
[Feature] repeat and repeat_interleave … 29dea8e github-actions bot commented Nov 27, 2024 $\color{#D29922}\textsf{\Large⚠\kern{0.2cm}\normalsize Warning}$ Result of CPU Benchmark Tests Total Benchmarks: 217. Improved: $\large\color{#35bf28}12$. Worsened: $\large\...