pytorch中repeat
时间: 2024-04-04 13:28:34 浏览: 21
在PyTorch中,repeat函数是用于对张量进行复制的方法。它可以将一个张量沿着指定的维度进行复制,并重复指定的次数。repeat函数的语法如下:
```python
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。这些重复次数可以是一个整数,也可以是一个张量。
下面是一个示例,展示了如何使用repeat函数:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = x.repeat(2, 3) # 沿着行重复2次,沿着列重复3次
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]])
```
在这个示例中,原始张量x的形状是(2, 2),使用repeat函数将其沿着行重复2次,沿着列重复3次,得到了一个新的张量y,形状为(4, 6)。
相关问题
pytorch expand repeat区别
PyTorch中的`expand`和`repeat`都是用于改变张量的形状的函数,但它们有一些区别。
`expand`函数用于扩展一个张量的形状,通过复制数据来填充新的维度。它不会增加张量的内存占用,只是以新的形状提供一个视图。`expand`函数接受一个参数,即新形状,可以是一个元组或可广播的形状。这个参数用于指定需要扩展的维度的大小。需要注意的是,`expand`函数并不会真正复制数据,所以对扩展张量的修改也会反映到原始张量上。
`repeat`函数则是通过重复复制张量的元素来改变形状。它会增加张量的内存占用,并且会创建一个新的张量。`repeat`函数接受一个参数,即每个维度上的重复次数。这个参数可以是一个元组,或者是单个整数(当使用单个整数时,所有维度都将重复相同次数)。通过传递不同的参数,我们可以将张量中的元素在某个维度上重复多次。需要注意的是,`repeat`函数会真正复制数据,所以对重复张量的修改不会影响到原始张量。
总结起来,`expand`函数通过复制数据来扩展形状,仅提供一个视图,不会复制数据,可以节省内存。而`repeat`函数通过重复复制元素来改变形状,会创建新的张量,会复制数据并增加内存占用。根据具体的需求,我们可以选择使用 `expand` 或 `repeat` 来改变张量的形状。
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:
```python
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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