torch.repeat()函数的用法
时间: 2024-04-26 14:26:03 浏览: 30
`torch.repeat()`函数是PyTorch中用于重复张量的元素的函数。它可以在指定的维度上复制张量的元素,从而扩展张量的大小。
以下是`torch.repeat()`函数的用法示例:
```python
import torch
# 创建一个形状为(2, 3)的张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
print(x.size())
# 输出: torch.Size([2, 3])
# 在行维度上重复一次,列维度上重复两次
x_repeated = x.repeat(1, 2)
print(x_repeated.size())
# 输出: torch.Size([2, 6])
# 在行维度上重复两次,列维度上重复一次
y_repeated = x.repeat(2, 1)
print(y_repeated.size())
# 输出: torch.Size([4, 3])
```
在上述示例中,我们首先创建了一个形状为`(2, 3)`的2维张量`x`。然后,我们使用`torch.repeat()`函数对张量进行了重复复制操作。
- `x.repeat(1, 2)`表示在行维度上重复一次,列维度上重复两次。结果是一个形状为`(2, 6)`的张量`x_repeated`,其中每个元素在行维度上重复了一次,在列维度上重复了两次。
- `x.repeat(2, 1)`表示在行维度上重复两次,列维度上重复一次。结果是一个形状为`(4, 3)`的张量`y_repeated`,其中每个元素在行维度上重复了两次,在列维度上重复了一次。
通过使用`torch.repeat()`函数,我们可以根据需要在指定的维度上重复复制张量的元素,从而扩展张量的大小。这在某些情况下非常有用,例如数据扩充、数据增强或与其他形状不同的张量进行广播操作时。
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