x=torch.tensor([[1,2],[3,4]])out:tensor([[1,2],[3,4]])y=x.repeat(2,1)out:tensor([[1,2],[3,4],[1,2],[3,4]]) Tensor.expand(*size):函数返回张量在某一个维度扩展之后的张量,就是将张量广播到新形状。函数对返回的张量不会分配新内存,即在原始张量上返回只读视图,返回的张量内存...
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,由原来的1变为3,即将设定dim=1。 View Code 2.2 输出...
这个函数如函数名一样,是复制函数,参数表示把这个tensor复制成多少个,参数以1,2,3位来解释: 假设a是一个tensor,那么把a看作最小单元: a.repeat(2)表示在复制1行2列a; a.repeat(3, 2)表示复制3行2列个a; a.repeat(3, 2, 1)表示复制3个2行1列个a。
numpy.repeat每次只能在一个维度上重复,而torch.repeat需要指定所有维度上的重复倍数。
tensor.repeat 沿着特定的维度重复这个张量,和expand()不同的是,这个函数拷贝张量的数据。 x = torch.tensor([[1,2,3]]) x.repeat(2,2) tensor([[1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3]]) 1. 2. 3. 4. 对比一下repeat和expand ...
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,由原来的1变为3,即将设定dim=1。 2.2...
(), dtype=float64) *** tf.Tensor([0.82551231 0.02455912 0.03370511], shape=(3,), dtype=float64) --- 2、map()、shuffle()、repeat()用法 2.1、map() map用法与Python一样,接受一个函数对象参数,使用Dataset读取的每个数据都会被当成这个函数对象的参数,并进行计算输出,组成一个新的数据集。 def get...
Numpy中数组扩展或者重复主要靠repeat()和tile()这两个函数,这两者本质都是进行复制的操作 1.repeat()复制的是多维数组的每一个元素 import numpy as np # 复制的是多维数组的每一个元素 arr = np.arange(5) np.repeat(arr, 2) # out array([0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]) ...
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，...
torch.repeat()用于重复Tensor的元素或维度。对于Tensor的索引操作，例如`Tensor[...,none]=Tensor[TensorIndex.Ellipsis, TensorIndex.Null];`，可以理解为在某些维度上插入None值。对于`[::2]`这样的切片，当I为Tensor时，表示选取偶数索引，如`var w1 = x[i][TensorIndex.Colon,TensorIndex.Slice...