pytorch中的repeat和repeat_interleave 个人的简单理解: 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=...
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...
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], ...
介绍了pytorch repeat 和 repeat_interleave函数的区别, 及meshgrid的xy模式和ij模式区别视频代码: https://gitee.com/innerpeacenxn/snippets/blob/master/pytorch/pytorch_meshgrid.ipynb 参考: https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.plot_surface.html https://pytorch...
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...
以整个tensor作为基础元素进行复制操作。 1. 示例1:向量复制 x=torch.LongTensor(range(0,3))print(x)print(x.repeat(2))print(x.repeat(2,3))# 0维上复制成2倍,1维上复制成3倍print(x.repeat(2,3,2))# 0维上复制成2倍,1维上复制成3倍,2维上也复制成2倍 ...
在PyTorch中，张量复制操作可以通过多种方法实现，包括repeat、repeat_interleave和tile。下面将详细介绍这些方法的具体用法和应用场景。一、repeat 此方法用于整个张量作为基础元素进行复制操作。例如，一个向量可以通过指定重复次数来复制成新的向量。同样，一个矩阵也可以通过设定重复行数和列数来复制生成新的...
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。
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，...
🐛 Describe the bug repeats argument of repeat_interleave() is required according to the doc as shown below: import torch my_tensor = torch.tensor([3, 5, 1]) torch.repeat_interleave(input=my_tensor, repeats=3) my_tensor.repeat_interleave(...