torch repeat函数 torch.repeat函数是一个用于重复张量的函数。它接受一个张量和一个重复次数的元组,然后返回一个新的张量,其中原始张量被沿着每个维度重复指定的次数。语法:```python。 torch.repeat(input, repeats)。 ```参数:- input:要重复的张量。 - repeats:一个元组,指定每个维度上重复的次数。返回值:一...
3.3 输入一维张量,参数为三个(b,m,n),即表示先在列上面进行重复n次,再在行上面重复m次,最后在通道上面重复b次,输出张量为三维 a=torch.randn(3)a,a.repeat(3,4,2) 输出结果如下:(tensor([2.25,0.49,1.47]),tensor([[[2.25,0.49,1.47,2.25,0.49,1.47],[2.25,0.49,1.47,2.25,0.49,1.47],[2.25,0.4...
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],[-0.13,1.03][-0.13,...
函数功能 torch.tensor.repeat()函数可以对张量进行重复扩充 1) 当参数只有两个时:(行的重复倍数,列的重复倍数),1表示不重复。 2) 当参数有三个时:(通道数的重复倍数,行的重复倍数,列的重复倍数),1表示不重复。、 example: >>> x = torch.tensor([1, 2, 3]) >>> x.repeat(4, 2) tensor([[ 1...
PyTorch中的repeat()函数可以对张量进行重复扩充。 >>> a= torch.arange(24).reshape(1,2,3,4)>>>print(a.size()) torch.Size([ 1, 2, 3, 4])>>>print("b.size",a.repeat( 2,2,2,2).size()) b.size torch.Size([2, 4, 6, 8])>>>print("b.size",a.repeat(2,2).size) ...
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。 import torch x = torch.tensor([1, 2, 3]) s1 = x.expand(2, 3) print(s1) tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3]]) s2 = x.repeat(3,2) print(s2) ...
可以看到,通过torch.repeat()函数,我们已经成功地将张量x重复了10次,得到了一个新的张量y。 在实际应用中,torch.repeat()函数可以帮助我们处理各种具有规律的数据集。例如,假设我们要创建一组具有规律的图像数据,每张图像的尺寸为 (3, 4),而我们想要将这些图像随机重复一定次数。我们可以使用torch.repeat()函数来...
#repeat(repeat_counts_axis_0,repeat_counts_axis_1) >>> #(arg1,arg2,arg3,...,axis = 0, axis=1),除了最后两个参数是指在相应维度上复制到的结果维度,其余都是在tensor.size前追加维度 >>> a.repeat(1, 1).size() torch.Size([33, 55]) ...
pytorch中的torch.repeat()函数与numpy.tile() repeat(*sizes) → Tensor Repeats this tensor along the specified dimensions. Unlike expand(), this function copies the tensor’s data. WARNING torch.repeat() behaves differently from numpy.repeat, but is more similar to numpy.tile. For the operator...
4.torch.repeat() 作用:和expand()作用类似,均是将tensor广播到新的形状。 注意:不允许使用维度-1,1即为不变。 以下为具体函数用法示例。 a=torch.rand((2,1,3,1))# torch.Size([2,1,3,1])b=torch.unsqueeze(a,1)# torch.Size([2,1,1,3,1])c=torch.unsqueeze(a,0)# torch.Size([1,2,...