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, .....
这与 torch.Tensor.repeat() 不同,但类似于 numpy.repeat。 例子: >>> x = torch.tensor([1, 2, 3]) >>> x.repeat_interleave(2) tensor([1, 1, 2, 2, 3, 3]) >>> y = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) >>> torch.repeat_interleave(y, 2) tensor([1, 1, 2, 2, 3, 3...
a,torch.repeat_interleave(a,torch.tensor([2,3,4]),dim=0)#表示第一行重复2遍,第二行重复3遍,第三行重复4遍 输出结果如下:(tensor([[-0.79,0.54],[-0.47,-0.25],[-0.13,1.03]]),tensor([[-0.79,0.54],[-0.79,0.54],[-0.47,-0.25],[-0.47,-0.25],[-0.47,-0.25],[-0.131.03][-0.131....
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...
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]) ...
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...
output = torch.repeat_interleave(x, repeats) print(output) # tensor([1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]) 在上面的示例中,输入张量x是[1, 2, 3],repeats指定每个元素的重复次数为[2, 3, 4]。函数torch.repeat_interleave将x中的每个元素按照指定的重复次数进行重复,并返回一个新的张量output,其结...
torch repeat_interleave 在深度学习领域,数据增强是提高模型泛化能力的重要方法。而Torch中的repeat_interleave操作正是一种实现数据增强的函数。通过对输入数据进行重复和交错的处理,可以有效地增加数据的多样性和训练稳定性,从而提高模型的性能。本文将详细介绍repeat_interleave的基本原理和使用方法。
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], ...
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...