torch.tensor.repeat

torch.tensor.repeat()函数可以对张量进行重复扩充。当参数只有两个时，表示行的重复倍数和列的重复倍数，1表示不重复。当参数有三个时，表示通道数的重复倍数、行的重复倍数和列的重复倍数，1表示不重复。举个例子，如果输入一个一维张量，参数为一个，即表示在列上进行重复n次。例如，使用a = torch.randn(3)创建一个一维张量a，然后使用a.repeat(4)进行重复扩充，结果会将a重复四次，形成一个新的张量。输出结果为(tensor([ 0.81, -0.57, 0.10]), tensor([ 0.81, -0.57, 0.10, 0.81, -0.57, 0.10, 0.81, -0.57, 0.10, 0.81, -0.57, 0.10]))。

相关问题

torch.repeat函数

torch.repeat函数是PyTorch中的一个张量操作函数，用于将输入张量沿指定维度重复复制。它接受一个参数来指定重复的次数，并返回一个新的张量。

函数的语法如下：

torch.repeat(*sizes)

其中，`*sizes`是一个可变参数，用于指定每个维度上的重复次数。这些次数可以是整数值，也可以是torch.Size对象。函数返回一个新的张量，其形状由输入张量的形状和重复次数组成。

下面是一个例子，展示了如何使用torch.repeat函数：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = x.repeat(2, 3)

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]])

在上述例子中，输入张量x的形状为(2, 2)，通过调用repeat函数并传入参数(2, 3)，我们得到一个形状为(4, 6)的新张量y。这意味着y在第一个维度上重复2次，在第二个维度上重复3次。最终，新张量y的值由输入张量x的值按照重复次数复制得到。

torch.stack.T.repeat

torch.stack是PyTorch中的一个函数，用于将多个张量按照指定维度进行堆叠，生成一个新的张量。它的用法如下：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])
z = torch.tensor([7, 8, 9])

stacked = torch.stack([x, y, z], dim=0)
print(stacked)

输出如下：

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]])

这里我们将三个一维张量按照第0个维度进行堆叠，生成了一个三行三列的二维张量。

T是PyTorch中的一个张量操作，用于将张量进行转置。它的用法如下：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

transposed = x.T
print(transposed)

输出如下：

tensor([[1, 3, 5],
        [2, 4, 6]])

这里我们将一个三行两列的二维张量进行转置，生成了一个两行三列的二维张量。

repeat是PyTorch中的一个张量操作，用于将张量按照指定维度进行复制，生成一个新的张量。它的用法如下：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])

repeated = x.repeat(3, 1) # 在维度0上复制3次，在维度1上复制1次
print(repeated)

输出如下：

tensor([[1, 2, 3],
        [1, 2, 3],
        [1, 2, 3]])

这里我们将一个一维张量按照维度0进行复制三次，按照维度1进行复制一次，生成了一个三行三列的二维张量。