repeat_interleave
时间: 2023-12-16 18:05:43 浏览: 51
repeat_interleave函数是PyTorch中的一个函数,用于将输入的Tensor按照指定的方式进行重复和插值。函数的原型为torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None)。其中,input是输入的Tensor,repeats是每个元素重复的次数,dim是指定重复的维度。这个函数的功能是根据指定的重复次数和维度对输入的Tensor进行重复和插值操作。
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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 ]
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]
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