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),torch.repeat_interleave(y, 3, dim=1), 原输入张量大小为(2,2),则在维度1扩展3倍,最终为(2,6)。如果没有指定dim,则会将输入拉张开为1维向量再进行扩展 1.torch.repeatx...
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.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]])) 6.4 输入二维张量,指定dim=...
默认情况下,将把输入张量展平(flatten)为向量,然后将每个元素重复repeats次,并返回重复后的张量。 >>> x = torch.tensor([1, 2, 3])>>> x.repeat_interleave(2) tensor([1, 1, 2, 2, 3, 3])#传入多维张量,默认`展平`>>> y = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])>>> torch.repeat_inter...
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
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...
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...
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。
🐛 Bug I noticed a high performance difference when repeating a variable that requires grad. If I repeat the variable with torch.repeat, the backward pass will take 10x more time than when using torch.repeat_interleave. Below you find a m...
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...