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。 3. 代码例子如下: 3.1 输入一维张量,参数为一个,即表示在列上面进行重复n次 a=torch.randn(3)a,a....
a = torch.randn(3,2) a,torch.repeat_interleave(a,3,dim=0) 输出结果如下:(tensor([[ 0.14,1.47],[-1.52,-0.62],[-0.24,-0.27]]),tensor([[ 0.14,1.47],[ 0.14,1.47],[ 0.14,1.47],[-1.52,-0.62],[-1.52,-0.62],[-1.52,-0.62],[-0.24,-0.27],[-0.24,-0.27],[-0.24,-0.27]])) ...
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:一个新的张量,其中...
torch.Size([1, 1, 33, 55]) >>> >>> # repeat()的参数的个数,不能少于被操作的张量的维度的个数 #即repeat的参数最少是tensor的维度个数 >>> # 下面是一些错误示例 >>> a.repeat(2).size() # 1D < 2D, error Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <modul...
torch.repeat()函数则允许张量在指定的维度上重复自身。与expand()函数类似，它允许用户在指定维度上重复张量的副本以适应目标形状。具体使用场景中，unsqueeze()常用于增加维度，从而让张量与另一张量的形状兼容，以执行某些操作，如矩阵乘法。squeeze()则用于删除多余的单维度，使张量更紧凑，以节省内存和...
>>>x=torch.tensor([ 1,2,3])>>>x.repeat(4,2)tensor([[ 1, 2, 3, 1, 2, 3],[ 1, 2, 3, 1, 2, 3],[ 1, 2, 3, 1, 2, 3],[ 1, 2, 3, 1, 2, 3]])>>>x.repeat( 4,2,1).size()torch.Size([4, 2, 3])...
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...
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) ...
跟tensor.data一样也是开辟了一块新内容,可以代替t.data使用,主要作用是将该tensor参数从网络中隔离开,不再参与参数更新,相当于从这个点截断了,不再向后继续反向传播了 4.torch.randn(1,8) 随机生成标准正态分布的数据,数据的shape=1*8 5.repeat函数...