torch.repeat函数
时间: 2023-09-23 11:06:04 浏览: 89
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:
```python
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。
相关问题
torch.repeat 和 torch.repeat_
torch.repeat和torch.repeat_都是PyTorch中的函数,用于对张量进行重复操作。它们的区别在于,torch.repeat返回一个新的张量,而torch.repeat_直接在原始张量上进行操作。
具体来说,torch.repeat(dim, repeats)函数会将张量在指定维度上重复指定次数,返回一个新的张量。其中,dim参数表示需要重复的维度,repeats参数表示需要重复的次数。例如,a.repeat(2, dim=0)表示将a在第0维上重复2次。
而torch.repeat_(dim, repeats)函数则是直接在原始张量上进行操作,将张量在指定维度上重复指定次数。其中,dim参数和repeats参数的含义与torch.repeat相同。
需要注意的是,torch.repeat和torch.repeat_都会返回一个新的张量,而不是在原始张量上进行操作。如果需要在原始张量上进行操作,需要使用torch.repeat_函数。
torch.repeat()函数的用法
`torch.repeat()`函数是PyTorch中用于重复张量的元素的函数。它可以在指定的维度上复制张量的元素,从而扩展张量的大小。
以下是`torch.repeat()`函数的用法示例:
```python
import torch
# 创建一个形状为(2, 3)的张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
print(x.size())
# 输出: torch.Size([2, 3])
# 在行维度上重复一次,列维度上重复两次
x_repeated = x.repeat(1, 2)
print(x_repeated.size())
# 输出: torch.Size([2, 6])
# 在行维度上重复两次,列维度上重复一次
y_repeated = x.repeat(2, 1)
print(y_repeated.size())
# 输出: torch.Size([4, 3])
```
在上述示例中,我们首先创建了一个形状为`(2, 3)`的2维张量`x`。然后,我们使用`torch.repeat()`函数对张量进行了重复复制操作。
- `x.repeat(1, 2)`表示在行维度上重复一次,列维度上重复两次。结果是一个形状为`(2, 6)`的张量`x_repeated`,其中每个元素在行维度上重复了一次,在列维度上重复了两次。
- `x.repeat(2, 1)`表示在行维度上重复两次,列维度上重复一次。结果是一个形状为`(4, 3)`的张量`y_repeated`,其中每个元素在行维度上重复了两次,在列维度上重复了一次。
通过使用`torch.repeat()`函数,我们可以根据需要在指定的维度上重复复制张量的元素,从而扩展张量的大小。这在某些情况下非常有用,例如数据扩充、数据增强或与其他形状不同的张量进行广播操作时。