pytorch的repeat函数用法
时间: 2024-03-22 10:35:11 浏览: 31
PyTorch中的repeat函数用于将张量沿指定的维度重复多次。它接受一个参数来指定每个维度的重复次数。下面是repeat函数的用法示例:
```python
import torch
# 创建一个张量
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
# 使用repeat函数重复张量
y = x.repeat(2, 3) # 沿第一个维度重复2次,沿第二个维度重复3次
print(y)
```
输出结果为:
```
tensor([[1, 2, 1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4, 3, 4],
[1, 2, 1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4, 3, 4]])
```
在上述示例中,我们创建了一个2x2的张量x,并使用repeat函数将其沿第一个维度重复2次,沿第二个维度重复3次,得到了一个4x6的新张量y。
相关问题
pytorch repeat
在PyTorch中,repeat()函数可以对张量进行重复扩充。它有两种用法:
1. 当参数只有两个时,即(x.repeat(a, b)),其中a表示行的重复倍数,b表示列的重复倍数。例如,x.repeat(4, 2)会将x在行方向上重复4倍,在列方向上重复2倍。
2. 当参数有三个时,即(x.repeat(a, b, c)),其中a表示通道数的重复倍数,b表示行的重复倍数,c表示列的重复倍数。例如,x.repeat(4, 2, 1)会将x在通道数上重复4倍,在行方向上重复2倍,在列方向上不重复。
下面是一个代码例子:
```python
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3])
print(x.shape) # torch.Size([3])
print(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]])
"""
print(x.repeat(4, 2, 1).size()) # torch.Size([4, 2, 3])
```
总结起来,repeat()函数可以根据传入的倍数,在指定的维度上对张量进行重复扩充。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch中torch.repeat()函数解析](https://blog.csdn.net/flyingluohaipeng/article/details/125039368)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【Pytorch】 repeat()的用法详解](https://blog.csdn.net/m0_46412065/article/details/128043821)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pytorch中repeat方法](https://blog.csdn.net/weixin_42060572/article/details/114254532)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
pytorch repeat_interleave
repeat_interleave函数是PyTorch中的一个函数,用于重复张量的元素。它的函数原型为torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None)。其中,input是输入张量,repeats是每个元素的重复次数,dim是需要重复的维度。默认情况下,函数会将输入张量展平为向量,然后将每个元素重复repeats次,并返回重复后的张量。如果传入的是多维张量,可以通过指定dim参数来指定需要重复的维度。举例来说,如果输入张量x为\[1, 2, 3\],调用x.repeat_interleave(2)会返回tensor(\[1, 1, 2, 2, 3, 3\]),即每个元素重复两次。如果输入张量y为\[\[1, 2\], \[3, 4\]\],调用torch.repeat_interleave(y, 2)会返回tensor(\[1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4\]),即将y展平后的每个元素重复两次。如果需要指定不同元素重复不同次数,可以传入一个与输入张量维度相同的张量作为repeats参数。例如,调用torch.repeat_interleave(y, torch.tensor(\[1, 2\]), dim=0)会返回tensor(\[\[1, 2\], \[3, 4\], \[3, 4\]\]),即第一行重复1次,第二行重复2次。\[1\]\[2\]在PyTorch中,还有一个repeat函数可以用来重复张量的元素。例如,调用x.repeat(3, 2, 1)会将一维度的x向量扩展到三维,重复次数分别为3、2、1。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【PyTorch】repeat_interleave()方法详解](https://blog.csdn.net/weixin_45261707/article/details/119187799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pytorch中的repeat以及repeat_interleave用法](https://blog.csdn.net/starlet_kiss/article/details/125718922)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]