** 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,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,-0.2...
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
torch repeat_interleave 在深度学习领域,数据增强是提高模型泛化能力的重要方法。而Torch中的repeat_interleave操作正是一种实现数据增强的函数。通过对输入数据进行重复和交错的处理,可以有效地增加数据的多样性和训练稳定性,从而提高模型的性能。本文将详细介绍repeat_interleave的基本原理和使用方法。
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...
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]) ...