repeat_interleave和repeat的差别

在PyTorch中，`repeat_interleave`和`repeat`都可以用来重复张量中的元素。不过它们的实现方式和重复的方式略有不同。`repeat`是直接将整个维度复制多次来实现重复，而`repeat_interleave`是将维度中的每个元素都重复指定的次数。

具体地说，`repeat`的重复方式是将整个维度复制多次，例如：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
x_repeat = x.repeat(3)
print(x_repeat)

输出结果为：

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

而`repeat_interleave`的重复方式是将维度中的每个元素都重复指定的次数，例如：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
x_repeat_interleave = x.repeat_interleave(3)
print(x_repeat_interleave)

输出结果为：

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

可以看到，`repeat_interleave`将张量中的每个元素都重复了3次，而`repeat`将整个维度复制了3次。因此，`repeat_interleave`可以实现更灵活的重复方式。

相关问题

repeat_interleave

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。

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]
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