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 ]