pytorch中的repeat()

最新推荐文章于 2024-10-28 08:00:00 发布

小妖精Fsky

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分类专栏： Pytorch

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/appleml/article/details/103569615

这两天写程序中需要，查到了一个非常好用的函数，烂笔头比好记性好用，记录下：

import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3])
print(x.repeat(4))
print("###################################

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PyTorch学习之 torch.repeat 函数

qq_46396470的博客

06-28

5446

的主要作用是重复张量的内容，从而创建一个新的张量。repeat会创建一个全新的张量，并将输入张量的内容按指定次数进行复制，因此会占用更多的内存。

【chatgpt】PyTorch中repeat方法用于沿指定的维度重复张量

Never Give Up

07-03

858

repeat方法用于沿指定维度重复张量。它接受一个或多个整数参数，表示每个维度的重复次数。通过重复操作，可以扩展张量以匹配特定形状或进行广播操作。这些示例展示了如何使用repeat方法来重复和扩展张量，以满足不同的需求。

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深度学习框架_PyTorch_repeat()函数

欢迎大家关注我

01-09

2739

PyTorch中的repeat()函数可以对张量进行复制。当参数只有两个时，第一个参数表示的是复制后的列数，第二个参数表示复制后的行数。当参数有三个时，第一个参数表示的是复制后的通道数，第二个参数表示的是复制后的列数，第三个参数表示复制后的行数。接下来我们举一个例子来直观理解一下： >>> x = torch.tensor([6,7,8]) >>> x.r...

pytorch中repeat方法

weixin_42060572的博客

03-01

8435

repeat()沿着特定的维度重复这个张量，按照倍数扩充 1、x.repeat(a) 列数乘以a倍，对x进行横向赋值 import torch x = torch.tensor([1,2,3,4]) print(x) print(x.shape) xnew = x.repeat(3) # 注意x的维度没有被改变，repeat后的维度仅仅传入xnew中。 print(x) print(xnew) print(xnew.shape) 2、x.reshape(a,b) 列数先乘以b倍，再行数乘以a倍。即对x先

Pytorch中的repeat()函数

jq_98的博客

05-01

2152

pytorch中的repeat()函数可以对张量进行复制。当参数只有两个时，第一个参数表示的是复制后的行数，第二个参数表示复制后的列数。当参数有三个时，第一个参数表示的是复制后的通道数，第二个参数表示的是复制后的行数，第三个参数表示复制后的列数。接下来我们举一个例子来直观理解一下： >>> x = torch.tensor([6,7,8]) >>> x.repeat(4,2) tensor([[6, 7, 8, 6, 7, 8], [6, 7, 8,

Pytorch 的repeat函数

jinhao2302的博客

03-20

908

Pytorch 的repeat函数看代码的时候，对于repeat函数的参数产生了疑问，再查阅资料的情况下算是搞清楚了，这篇博客作为一个学习笔记记录一下。 import torch data = torch.tensor([1, 2, 3]) data = data.repeat(2, 3) print(data) print(data.size()) tensor([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]]) t

pytorch中repeat

04-05

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，...

pytorch中常用的方法(二)

m0_46610658的博客

01-28

1001

pytorch中都可以用来改变tensor的shape(形状、大小)，但tensor本身的数据保持不变。。。这两种方法的用法如下所示。我们还可以使用函数，该函数和上面的reshape()、view()实现的功能相同。

Pytorch基础（21）-- torch.repeat_interleave()方法

奋斗の博客

03-12

987

嗯……，又是奇奇怪怪的方法，果然，你能想到的功能，大佬们已经实现了。今天要分享的内容是方法。话不多说，Let’s go!

Pytorch中torch.repeat()函数解析

flyingluohaipeng的博客

05-30

2万+

一. torch.repeat()函数解析 1. 说明官网：torch.tensor.repeat()，函数说明如下图所示： 2. 函数功能 torch.tensor.repeat()函数可以对张量进行重复扩充 1) 当参数只有两个时：（行的重复倍数，列的重复倍数），1表示不重复。 2) 当参数有三个时：（通道数的重复倍数，行的重复倍数，列的重复倍数），1表示不重复。 3. 代码例子如下： 3.1 输入一维张量，参数为一个，即表示在列上面进行重复n次 a = torch.randn(3) a,a.rep

pytorch torch.expand和torch.repeat的区别详解

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1.torch.expand 函数返回张量在某一个维度扩展之后的张量，就是将张量广播到新形状。函数对返回的张量不会分配新内存，即在原始张量上返回只读视图，返回的张量内存是不连续的。类似于numpy中的broadcast_to函数的作用。如果希望张量内存连续，可以调用contiguous函数。例子： import torch x = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) xnew = x.expand(2, 4) print(xnew) 输出： tensor([[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]) 2.torch.repeat

笔记68：Pytorch中repeat函数的用法

weixin_44063383的博客

12-06

490

不同与expand()，本函数复制的是tensor中的数据。相当于一个broadcasting的机制。

详细分析Pytorch中的repeat以及reshape基本知识（附Demo）

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pytorch中repeat()函数理解最近在学习过程中遇到了repeat()函数的使用，这里记录一下自己对这个函数的理解。情况1：repeat参数个数与tensor维数一致时 a = torch.tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3]]) b = a.repeat(2, 2) print(b.shape) 运行结果：即repeat的参数是对应维度的复制个数，上段代码为0维复制两次，1维复制两次，则得到以上运行结果。其余扩展情况依此类推情况2

pytorch repeat的用法

真的是个瘦子

03-26

4万+

repeat 相当于一个broadcasting的机制 repeat(*sizes) 沿着指定的维度重复tensor。不同与expand()，本函数复制的是tensor中的数据。 import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np a = torch.Tensor(128,1,512) B = a.repeat(1...

【Pytorch】 repeat()的用法详解

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numpy中的repeat()函数

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当需要重复矩阵中的数据时，可以用到repeat()函数。用法如下： a = np.arange(10).reshape(2,-1)

[Pytorch函数].repeat()

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07-10

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import torch x = torch.tensor([1, 2, 3]) print(x.repeat(4)) print("###################################") print(x.repeat(4, 1)) 运行结果如下： import torch x = torch.tensor([1, 2, 3]) print(x.repeat(4, 1)) print("###################################") print(x.re

PyTorch 中的 repeat() 函数

weixin_45595437的博客

02-14

2561

假设 x = tensor([0, 4, 8]) ，y = tensor([0, 4, 8, 12]) ，则： 1. tensor.repeat(a0) ： xx = x.repeat(len(y)) 的结果是： xx = tensor([0, 4, 8, 0, 4, 8, 0, 4, 8, 0, 4, 8]) 定义向右是 “行的方向”，向下是 “列的方向”，则 tensor.repeat(a0) 可以看做是在行的方向上将原 tensor 复制了 a0 次，并且复制是在原 tensor 内部复制的（即复