pytorch repeat

在PyTorch中，repeat()函数可以对张量进行重复扩充。它有两种用法：

1. 当参数只有两个时，即(x.repeat(a, b))，其中a表示行的重复倍数，b表示列的重复倍数。例如，x.repeat(4, 2)会将x在行方向上重复4倍，在列方向上重复2倍。

2. 当参数有三个时，即(x.repeat(a, b, c))，其中a表示通道数的重复倍数，b表示行的重复倍数，c表示列的重复倍数。例如，x.repeat(4, 2, 1)会将x在通道数上重复4倍，在行方向上重复2倍，在列方向上不重复。

下面是一个代码例子：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
print(x.shape)  # torch.Size([3])

print(x.repeat(4, 2))
"""
tensor([[1, 2, 3, 1, 2, 3],
        [1, 2, 3, 1, 2, 3],
        [1, 2, 3, 1, 2, 3],
        [1, 2, 3, 1, 2, 3]])
"""

print(x.repeat(4, 2, 1).size())  # torch.Size([4, 2, 3])

总结起来，repeat()函数可以根据传入的倍数，在指定的维度上对张量进行重复扩充。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch中torch.repeat()函数解析](https://blog.csdn.net/flyingluohaipeng/article/details/125039368)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【Pytorch】 repeat()的用法详解](https://blog.csdn.net/m0_46412065/article/details/128043821)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pytorch中repeat方法](https://blog.csdn.net/weixin_42060572/article/details/114254532)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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