torch.repeat_interleave([1,2])什么意思
时间: 2024-06-07 18:06:13 浏览: 7
`torch.repeat_interleave([1,2])` 是 PyTorch 库中的一个函数,它的作用是将输入的 tensor 沿着指定的维度重复,重复次数由另一个 tensor 给出。具体来说,`torch.repeat_interleave([1,2])` 的输出是 `[1,1,2,2]`,因为重复了两次。如果指定重复次数不足以覆盖所有元素,则会将 tensor 循环地重复多次。
相关问题
torch.repeat_interleave(
torch.repeat_interleave()函数是PyTorch中的一个函数,用于将输入张量中的元素重复指定次数。函数的原型为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dim=None,表示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。\[1\]
举例说明:
```
x = torch.tensor(\[1, 2, 3\])
x.repeat_interleave(2)
# 输出: tensor(\[1, 1, 2, 2, 3, 3\])
y = torch.tensor(\[\[1, 2\], \[3, 4\]\])
torch.repeat_interleave(y, 2)
# 输出: tensor(\[1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4\])
torch.repeat_interleave(y, 3, dim=0)
# 输出: tensor(\[\[1, 2\], \[1, 2\], \[1, 2\], \[3, 4\], \[3, 4\], \[3, 4\]\])
torch.repeat_interleave(y, 3, dim=1)
# 输出: tensor(\[\[1, 1, 1, 2, 2, 2\], \[3, 3, 3, 4, 4, 4\]\])
torch.repeat_interleave(y, torch.tensor(\[1, 2\]), dim=0)
# 输出: tensor(\[\[1, 2\], \[3, 4\], \[3, 4\]\])
```
以上是一些使用torch.repeat_interleave()函数的示例,可以根据需要指定重复次数和重复的维度来实现不同的重复操作。\[2\]
注意:在传入多维张量时,函数会默认将其展平为向量进行重复操作。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch中torch.repeat_interleave()函数解析](https://blog.csdn.net/flyingluohaipeng/article/details/125039411)[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_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [torch.repeat_interleave()函数详解](https://blog.csdn.net/weixin_43823669/article/details/126283277)[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_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
Torch.repeat_interleave用法
`torch.repeat_interleave` 函数的作用是将输入张量沿着指定的维度重复。可以使用该函数在张量中沿着指定的维度复制元素或者子张量。该函数的语法如下:
```python
torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None)
```
其中,参数说明如下:
- `input`:输入 Tensor。
- `repeats`:重复次数,可以为整数或者是一个 Tensor。如果 `repeats` 是一个整数,则沿着指定的维度重复该次数;如果 `repeats` 是一个 Tensor,则需要与 `input` 在指定维度上大小相同,表示沿着该维度上的每个元素需要重复的次数。
- `dim`:沿着该维度进行重复,默认为 `None`,表示将输入张量的所有元素进行重复。
示例代码如下:
```python
import torch
# 示例1:将一维向量中的每个元素重复 3 次
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.repeat_interleave(x, 3)
print(y) # tensor([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3])
# 示例2:将二维矩阵中的每个元素沿着行维度重复 2 次,沿着列维度重复 3 次
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.repeat_interleave(x, (2, 3), dim=1)
print(y)
# tensor([[1, 1, 1, 2, 2, 2],
# [3, 3, 3, 4, 4, 4],
# [1, 1, 1, 2, 2, 2],
# [3, 3, 3, 4, 4, 4]])
```
在示例1中,将一维向量 `[1, 2, 3]` 中的每个元素重复 3 次,得到了一维向量 `[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]`。
在示例2中,将二维矩阵 `[[1, 2], [3, 4]]` 中的每个元素沿着行维度重复 2 次,沿着列维度重复 3 次,得到了一个新的二维矩阵。其中,新矩阵的第一行是 `[1, 1, 1, 2, 2, 2]`,第二行是 `[3, 3, 3, 4, 4, 4]`,第三行和第四行与第一行和第二行相同。
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