** 结论 torch.repeat: 输入张量的从后往前的后面维度对应按照repeat中大小进行repeat操作(所以 输入张量维度>= repeat维度)。 假设输入张量为(a,b,c),repeat(x,y),则为b维度repeat x倍,c维度repeat y倍;最终输出维度为(a,
torch.repeat: 输入张量的从后往前的后面维度对应按照repeat中大小进行repeat操作(所以 输入张量维度>= repeat维度)。 假设输入张量为(a,b,c),repeat(x,y),则为b维度repeat x倍,c维度repeat y倍;最终输出维度为(a, bx, cy) torch.repeat_interleave: 输入张量按照指定维度进行扩展,假设输入张量为(2,2),torc...
a = torch.randn(3,2) a,torch.repeat_interleave(a,3,dim=1) 输出结果如下:(tensor([[-0.81,0.56],[-2.41,-0.56],[ 0.38,-0.90]]),tensor([[-0.81,-0.81,-0.81,0.56,0.56,0.56],[-2.41,-2.41,-2.41,-0.56,-0.56,-0.56],[ 0.38,0.38,0.38,-0.90,-0.90,-0.90]])) 6.5 输入二维张量,指定...
output = torch.repeat_interleave(x, repeats) print(output) # tensor([1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]) 在上面的示例中,输入张量x是[1, 2, 3],repeats指定每个元素的重复次数为[2, 3, 4]。函数torch.repeat_interleave将x中的每个元素按照指定的重复次数进行重复,并返回一个新的张量output,其结...
torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None) → Tensor 重复张量的元素 input (类型:torch.Tensor):输入张量repeats(类型:int或torch.Tensor):每个元素的重复次数。repeats参数会被广播来适应
首先,我们来了解一下repeat_interleave的基本原理。repeat_interleave接受一个可迭代对象作为输入,如列表、元组或Numpy数组等。它会将这些元素重复指定的次数,并在每次重复后将其插入到一个新的列表中。同时,对于每个元素,它还会将其沿着指定维度进行重复,从而实现不同维度的数据增强。
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
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。1import torch...
1. repeat_interleave(self: Tensor, repeats: _int, dim: Optional[_int]=None)参数说明:self: 传入的数据为tensorrepeats: 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...
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]) ...