常用api

tensor.repeat和torch.repeat_interleave

• tensor.repeat()
  a = torch.tensor([[1,2],[3,4]])
  a.repeat((2,1))
  表示在行的维度复制2遍，列维度不变，结果为tensor([[1, 2], [3, 4],[1, 2],[3, 4]])
  a.repeat((2,3))
  结果为tensor([[1, 2, 1, 2, 1, 2],
  [3, 4, 3, 4, 3, 4],
  [1, 2, 1, 2, 1, 2],
  [3, 4, 3, 4, 3, 4]])
• tensor.repeat_interleave(input, num or tensor, dim)
  当num为整形，则将input中每个元素复制num次，输出为一个list
  torch.repeat_interleave(a, 2), 结果为 tensor([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4])
  当为tensor时，则将dim维的数据按照tensor数组复制num次
  torch.repeat_interleave(a,torch.tensor([1, 2]), dim=0)，结果为tensor([[1, 2],
  [3, 4],
  [3, 4]])
  torch.repeat_interleave(a,torch.tensor([1, 2]), dim=1)，结果为tensor([[1, 2, 2],
  [3, 4, 4]])
  • 综上，repeat适合用来将整个张量进行复制，可以按照张量中某一维； 而 repeat_interleave适合用来将按照某个维度的某行或者列进行复制