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.repeat() behaves differently from numpy.repeat, but is more similar to numpy.tile. For the operator similar to numpy.repeat, see torch.repeat_interleave(). Parameters sizes (torch.Size or int...) – The number of times to repeat this tensor along each dimension Example: >>> x = ...
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) tensor([[1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, ...
PyTorch中的repeat()函数可以对张量进行重复扩充。 当参数只有两个时:(列的重复倍数,行的重复倍数)。1表示不重复 当参数有三个时:(通道数的重复倍数,列的重复倍数,行的重复倍数)。 #torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None) x = torch.tensor([1, 2, 3]) x.repeat_interleave(2) tensor([1,...
以下是一个综合示例,展示了如何使用expand和repeat函数来扩展和复制数组: python import torch # 创建一个形状为 (2, 3) 的张量 tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 使用 unsqueeze 在第0维增加一个维度 unsqueezed_tensor = tensor.unsqueeze(0) # 使用 expand 扩展张量形状到 (3...
2019-12-18 16:10 −简单记录tile和repeat的功能 np.tile(A,reps) A: 输入数组 reps: 重复数,list类型,分别表示axis=0, axis=1,...方向上的重复数 array的axis表示如下: 2... Zachary_Cai 0 4 [Pytorch] Numpy基本用法 2019-12-13 11:25 −numpy(numerical python简称) 的核心内容是narray(多维...
1.expand()函数: (1)函数功能: expand()函数的功能是用来扩展张量中某维数据的尺寸,它返回输入张量在某维扩展为更大尺寸后的张量。 扩展张量不会分配新的内存,只是在存在的张量上创建一个新的视图(关于张量的视图可以参考博文:由浅入深地分析张量),而且原始tensor和处理后的tensor是不共享内存的。
傲云电气网PYTHON技术文章: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 Cod
Expand/repeat 区别: repeat会复制里面的内容,expand只是简单的扩展 repeat里面参数是表示复制多少次,而expand表示扩展到多少维 expand 原本有数据的不能扩展,只能对为1的扩展 -1表示原来多少,现在还是多少,或者为1 -4是个bug,会真的变成-4 repeat 表示复制的此处,如32表示复制32次 ...
repeat(*sizes) 沿着指定的维度重复tensor。 不同于expand(),本函数复制的是tensor中的数据。 参数:-*sizes(torch.Size ot int...)-沿着每一维重复的次数 例: >>> x = torch.Tensor([1, 2, 3]) >>> x.repeat(4, 2) 1 2 3 1 2 3 ...