torch.arange.repeat

`torch.arange.repeat` 不是一个有效的 PyTorch 函数。`torch.arange` 函数返回一个从 `start` 开始，以 `step` 为步长，到 `end` 结束（不包括 `end`）的一维张量。而 `repeat` 方法则是将张量沿着指定的维度重复指定次数。

下面是一个使用 `torch.arange` 和 `repeat` 的例子：

import torch

x = torch.arange(0, 5)
y = x.repeat(3, 1)  # 沿着第一维重复 3 次，第二维不变
print(y)

输出：

tensor([[0, 1, 2, 3, 4],
        [0, 1, 2, 3, 4],
        [0, 1, 2, 3, 4]])

相关问题

if self.num_pos_feats_x != 0 and self.num_pos_feats_y != 0: y_embed = torch.arange(h, dtype=torch.float32, device=x.device).unsqueeze(1).repeat(b, 1, w) x_embed = torch.arange(w, dtype=torch.float32, device=x.device).repeat(b, h, 1) z_embed = depth.squeeze().to(dtype=torch.float32, device=x.device)

这段代码是深度学习中的PyTorch代码，它用于生成图像的位置编码（Positional Encoding）。其中，输入x是一个大小为[b, c, h, w]的四维张量，表示一个批次中的多个图像，其中b表示批次大小，c表示通道数，h和w分别表示图像的高和宽。depth是一个大小为[b, h, w]的三维张量，表示每个像素点的深度值。

这段代码首先判断图像的高和宽是否为0，如果不为0，则生成y_embed和x_embed两个三维张量。其中，y_embed的形状为[b, h, w]，表示每个像素点在y轴上的位置编码；x_embed的形状为[b, h, w]，表示每个像素点在x轴上的位置编码。这里使用了PyTorch中的arange函数和repeat函数来生成位置编码。

接着，代码将depth三维张量压缩成二维张量，并转换成float32类型，并赋值给z_embed。最后返回x、y和z三个位置编码的张量。这些位置编码可以用于卷积神经网络中的自注意力机制（Self-Attention）中，帮助模型学习到图像的位置信息。

group_idx = torch.arange(N, dtype=torch.long).to(device).view(1, 1, N).repeat([B, S, 1])

This line of code creates a tensor `group_idx` with shape `[B, S, N]`, where `B` is the batch size, `S` is the sequence length, and `N` is the number of elements in each group. Each element in the tensor represents the index of an element in the original input tensor.

The tensor is created using PyTorch's `arange` function to generate a 1D tensor of length `N` with values `[0, 1, 2, ..., N-1]`. This tensor is then converted to a tensor of type `long` and moved to the device specified by the `device` variable.

Next, the tensor is reshaped using PyTorch's `view` function to have shape `[1, 1, N]`, which is then repeated `B * S` times along the first two dimensions using PyTorch's `repeat` function. This creates a tensor of shape `[B, S, N]` where each element along the first two dimensions is a copy of the original `[1, 1, N]` tensor.

The resulting tensor `group_idx` is used to index into the input tensor to group elements together for further processing.