tensor.repeat
时间: 2023-07-14 13:59:55 浏览: 46
`tensor.repeat()`是PyTorch张量的一个方法,用于重复张量的元素。
该方法接受一个作为参数的`size`,用于指定重复的次数。`size`可以是一个整数,表示在每个维度上重复的次数;也可以是一个元组,表示在每个维度上分别重复的次数。
下面是一个例子来说明`tensor.repeat()`的使用:
```python
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3]) # 输入张量
y = x.repeat(2) # 在每个维度上重复2次
print(y)
# 输出: tensor([1, 2, 3, 1, 2, 3])
z = x.repeat(3, 2) # 在第一个维度上重复3次,在第二个维度上重复2次
print(z)
# 输出: tensor([[1, 2, 3, 1, 2, 3],
# [1, 2, 3, 1, 2, 3],
# [1, 2, 3, 1, 2, 3]])
```
在上面的例子中,`x.repeat(2)`将输入张量x在每个维度上重复2次,得到了一个新的张量y。`x.repeat(3, 2)`将输入张量x在第一个维度上重复3次,在第二个维度上重复2次,得到了一个新的张量z。
`tensor.repeat()`方法可以用于数据扩充、复制张量和生成更大的张量等场景。
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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]))。
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`Tensor.repeat(1, shape[1], 1, 1)` 表示将一个四维 Tensor 沿着指定的维度进行重复,其中各个维度的含义为:
- `1`:表示在第一维度上不进行重复;
- `shape[1]`:表示在第二维度上重复 `shape[1]` 次;
- `1`:表示在第三维度上不进行重复;
- `1`:表示在第四维度上不进行重复。
举个例子,如果 `shape=(2, 3, 4, 5)`,那么这个 Tensor 的形状是 `(2, 3, 4, 5)`,其中第二个维度的长度是 `3`,那么 `Tensor.repeat(1, shape[1], 1, 1)` 的结果就是将这个 Tensor 沿着第二个维度重复 `3` 次,形状变成了 `(2, 9, 4, 5)`。