7. 与torch.repeat()函数区别: 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.
torch.repeat_interleave是PyTorch中的一个函数,用于重复张量的元素。以下是它的用法: torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None, *, output_size=None) → Tensor 参数说明: input (Tensor) - 输入的张量。 repeats (Tensor或者int) - 每个元素的重复次数。这个参数会被广播以适应输入张量的维度。
例如,以下是一个自定义的repeat_interleave函数,用于对张量进行数据增强: importtorchfromtorch.autogradimportFunctiondefcustom_repeat_interleave(input):# 自定义数据增强逻辑output=input.repeat(2,3)# 对输入张量进行2倍大小重复returnoutputclassCustomRepeatInterleave(Function):@staticmethoddefforward(ctx,input):# 前...
Pytorch tensor的复制函数torch.repeat_interleave() 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...
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、列的顺序进行复制。若传入参数多于张量的维度...
tensor的复制函数torch.repeat_interleave() 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...
Pytorchtensor的复制函数torch.repeat_interleave（）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，...
tensor的复制函数torch.repeat_interleave() 核心提示: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 1...
是否进行返回值校验 (禁止使用void屏蔽安全函数、自研函数返回值,C++标准库函数确认无问题可以屏蔽) 是否正确释放new/malloc申请的内存 性能分析 (如果涉及某个子项,请概述设计思想/修改内容) 是否修改热点函数/ 算法 / 算子 是否考虑并发场景 是否考虑通信场景 是否符合编码规范 【编码规范】 是否遵守 SOLID原则...
首先是总结应用于Pytorch领域的repeat()函数和repeat_interleave()函数: 1.repeat() 话不多说,直接上代码: import torch # 创建一个张量 original_tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) # 沿着行和列方向分别重复张量 repeated_tensor = original_tensor.repeat(2, 3) ...