pytorch repeat_interleave用法

原创 已于 2022-03-25 12:27:41 修改 · 2.7k 阅读 · 1 ·
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#计算机视觉 #pytorch

于 2022-03-25 12:26:07 首次发布
本文详细介绍了PyTorch中的repeat_interleave函数用法，包括不指定维度时的使用方式，指定维度时如何重复元素，以及如何为不同维度设置不同的重复次数。还解释了如何指定output_size参数以提高效率。

torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None, *, output_size=None) → Tensor

例子1：不指定dim, 就会把input拍平(flatten)，然后把每个元素重复repeats次

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

>>> y = torch.tensor([[1, 2], [3, 4
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 最近笔者一直在进行大模型量化方法smoothquant的理解，真的很痛苦，工作让自己很有压力，也很焦虑，因为在深度学习，pytorch等内容自己可以说是一片空白。在看《动手学深度学习》试图理解注意力机制的时候，基本上，连Pytorch的API都不知道是什么作用，尴尬。  上述函数就是打印形状和内容。  上述代码完成数据的准备。 上述代码输出为： torch.rand(n_train)  在 PyTorch 中，torch.rand() 函数用于生成一个服从均匀分布的随机张量。n_train 通常是一个整数
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- *3* [Pytorch中的repeat以及repeat_interleave用法](https://blog.youkuaiyun.com/starlet_kiss/article/details/125718922)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":...
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repeat_interleave操作在ONNX中不支持
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相同点：都是对Pytorch中tensor的复制。 区别： repeat_interleave()：在原有的tensor上，按每一个tensor复制。 repeat()：根据原有的tensor复制n个，然后拼接在一起。 具体实例： （主要通过对第一维度来说明函数） import torch a = torch.rand([3, 2]) # 对第一维度 print(a.repeat_interleave(2, dim=0)) print(a.repeat(2, 1)) # 对第二维度 print
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