tensor的复制函数torch.repeat_interleave()

   日期:2020-05-03     浏览:121    评论:0    
核心提示:1. repeat_interleave(self: Tensor, repeats: _int, dim: Optional[_int]=None) 参数说明: self: 传入的数据为tensor repeats: 复制的份数 dim: 要复制的维度,可设定为0/1/2..... 2. 例子 2.1 Code 此处定义了一个4维tensor,要对第2

1. repeat_interleave(self: Tensor, repeats: _int, dim: Optional[_int]=None)

参数说明:

self: 传入的数据为tensor

repeats: 复制的份数

dim: 要复制的维度,可设定为0/1/2.....

2. 例子

2.1 Code

此处定义了一个4维tensor,要对第2个维度复制,由原来的1变为3,即将设定dim=1。

 1 import torch
 2 
 3 
 4 def function():
 5     data1 = torch.rand([2, 1, 3, 3])
 6     print("data1_shape: ", data1.shape)
 7     print("data1: ", data1)
 8 
 9     data2 = torch.repeat_interleave(data1, repeats=3, dim=1)
10     print("data2_shape: ", data2.shape)
11     print("data2: ", data2)
12 
13 
14 if __name__ == '__main__':
15     function()
View Code

2.2 输出显示

即可看到输入tensor形状为[2, 1, 3, 3],经过repeat后,tensor变为[2, 3, 3, 3],并在第二维度上保持相同的数据。

 

 

 

 

 

 
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