torch repeat
时间: 2023-08-17 20:11:37 浏览: 45
torch.repeat() 是 PyTorch 中的一个函数,用于对张量进行复制和重复。它接受一个参数来指定重复的次数,并返回一个新的张量,其中原始张量被复制和重复了指定的次数。
这个函数可以在两个维度上进行重复:沿着指定的维度对整个张量进行复制,或者沿着指定的维度对张量中的每个元素进行复制。
下面是一个例子,展示了如何使用 torch.repeat() 函数:
```python
import torch
# 创建一个大小为 (2, 3) 的张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 沿着指定的维度对整个张量进行复制
y = x.repeat(3, 2) # 在维度 0 上重复 3 次,在维度 1 上重复 2 次
print(y)
```
这将输出以下结果:
```
tensor([[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 4, 5, 6],
[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 4, 5, 6],
[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 4, 5, 6]])
```
在上面的例子中,原始张量 `x` 被沿着维度 0 复制了 3 次,在维度 1 复制了 2 次,得到了一个新的张量 `y`。
希望这个例子能够帮助你理解 torch.repeat() 函数的用法。如果还有其他问题,请随时提问!
相关问题
torch repeat_as
torch.repeat_as是PyTorch框架中的一个函数,它可以实现将一个张量在指定的维度上重复复制多份,从而得到一个新的张量。
具体而言,torch.repeat_as函数需要接受两个参数,第一个参数是待重复的张量,第二个参数是重复后的形状。重复后的形状是一个元组,表示每个维度上的重复倍数。例如,如果希望在第1维上将一个形状为[2, 3]的张量重复2次,则可以调用torch.repeat_as(x, (2, 1, 1))函数。
使用torch.repeat_as函数可以方便地实现复杂的张量操作,例如在多个维度上重复某个张量,或将一个张量复制到一个大的张量中。此外,torch.repeat_as函数还可以与其他张量操作函数一起使用,例如torch.index_select和torch.bmm等函数,实现更加灵活的张量操作。
总之,torch.repeat_as是在PyTorch框架中用于将一个张量在指定的维度上重复复制多份的函数,具有方便、灵活等优点,可以广泛应用于深度学习中各种张量操作中。
torch,repeat
torch.repeat函数是PyTorch中的一个张量操作函数,用于将张量按指定维度进行重复。通过torch.repeat函数可以实现将张量在某个维度上进行复制扩展的功能。
在给定参数的情况下,torch.repeat函数会将原始张量在指定维度上按照指定次数进行复制。函数的返回值是一个新的张量,不会分配新的内存,而是在原始张量上返回只读视图。
举个例子,假设有一个一维张量x=[1, 2, 3],我们使用x.repeat(4)可以将x在一维上复制扩展4次,得到新的张量[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]。同样地,使用x.repeat(4,2,1)可以将x在三个维度上分别复制扩展4、2、1次,得到新的张量[[[1, 2, 3], [1, 2, 3]], [[1, 2, 3], [1, 2, 3]], [[1, 2, 3], [1, 2, 3]], [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]]。