torch.repeat_interleave（）函數(shù)解析

1.函數(shù)說(shuō)明

官網(wǎng)：torch.repeat_interleave()，函數(shù)說(shuō)明如下圖所示：

2. 函數(shù)原型

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

3. 函數(shù)功能

沿著指定的維度重復(fù)張量的元素

4. 輸入?yún)?shù)

1）input (類型：torch.Tensor)：輸入張量

2）repeats（類型：int或torch.Tensor）：每個(gè)元素的重復(fù)次數(shù)

3）dim（類型：int）需要重復(fù)的維度。默認(rèn)情況下dim=None，表示將把給定的輸入張量展平（flatten）為向量，然后將每個(gè)元素重復(fù)repeats次，并返回重復(fù)后的張量。

5. 注意

1) 如果不指定dim，則默認(rèn)將輸入張量扁平化(維數(shù)是1，因此這時(shí)repeats必須是一個(gè)數(shù)，不能是數(shù)組)，并且返回一個(gè)扁平化的輸出數(shù)組。

2) 返回的數(shù)組與輸入數(shù)組維數(shù)相同，并且除了給定的維度dim，其他維度大小與輸入數(shù)組相應(yīng)維度大小相同

3) repeats：如果傳入數(shù)組，則必須是tensor格式。并且只能是一維數(shù)組，數(shù)組長(zhǎng)度與輸入數(shù)組input的dim維度大小相同

6. 代碼例子

6.1 輸入一維張量，不指定dim，重復(fù)次數(shù)為2次，表示將把給定的輸入張量展平（flatten）為向量，然后將每個(gè)元素重復(fù)2次，并返回重復(fù)后的張量。

a = torch.randn(5)
a,torch.repeat_interleave(a,2)

輸出結(jié)果如下所示：

(tensor([ 0.4030, -1.1536, -2.4513,  1.1454, -0.8818]),
 tensor([ 0.4030,  0.4030, -1.1536, -1.1536, -2.4513, -2.4513,  1.1454,  1.1454,
         -0.8818, -0.8818]))

6.2 輸入二維張量，不指定dim，重復(fù)次數(shù)為2次，表示將把給定的輸入張量展平（flatten）為向量，然后將每個(gè)元素重復(fù)2次，并返回重復(fù)后的張量。

a = torch.randn(3,2)
a,a.repeat_interleave(2)

輸出結(jié)果如下:

(tensor([[-1.03, -0.32],
         [ 0.43,  0.78],
         [ 0.91, -0.11]]),
 tensor([-1.03, -1.03, -0.32, -0.32,  0.43,  0.43,  0.78,  0.78,  0.91,  0.91,
         -0.11, -0.11]))

6.3 輸入二維張量，指定dim=0，重復(fù)次數(shù)為3次，表示把輸入張量每行元素重復(fù)3次

a = torch.randn(3,2)
a,torch.repeat_interleave(a,3,dim=0)

輸出結(jié)果如下：

(tensor([[ 0.14,  1.47],
         [-1.52, -0.62],
         [-0.24, -0.27]]),
 tensor([[ 0.14,  1.47],
         [ 0.14,  1.47],
         [ 0.14,  1.47],
         [-1.52, -0.62],
         [-1.52, -0.62],
         [-1.52, -0.62],
         [-0.24, -0.27],
         [-0.24, -0.27],
         [-0.24, -0.27]]))

6.4 輸入二維張量，指定dim=1，重復(fù)次數(shù)為3次，表示把輸入張量每列元素重復(fù)3次

a = torch.randn(3,2)
a,torch.repeat_interleave(a,3,dim=1)

輸出結(jié)果如下：

(tensor([[-0.81,  0.56],
         [-2.41, -0.56],
         [ 0.38, -0.90]]),
 tensor([[-0.81, -0.81, -0.81,  0.56,  0.56,  0.56],
         [-2.41, -2.41, -2.41, -0.56, -0.56, -0.56],
         [ 0.38,  0.38,  0.38, -0.90, -0.90, -0.90]]))

6.5 輸入二維張量，指定dim=0，重復(fù)次數(shù)為一個(gè)張量列表[n1,n2,n3]，表示在（dim=0）對(duì)應(yīng)行上面重復(fù)n1,n2,n3遍，張量列表的長(zhǎng)度必須與dim=0的維度的長(zhǎng)度一樣，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)

a = torch.randn(3,2)
a,torch.repeat_interleave(a,torch.tensor([2,3,4]),dim=0)#表示第一行重復(fù)2遍，第二行重復(fù)3遍，第三行重復(fù)4遍

輸出結(jié)果如下：

(tensor([[-0.79,  0.54],
         [-0.47, -0.25],
         [-0.13,  1.03]]),
 tensor([[-0.79,  0.54],
         [-0.79,  0.54],
         [-0.47, -0.25],
         [-0.47, -0.25],
         [-0.47, -0.25],
         [-0.13,  1.03],
         [-0.13,  1.03],
         [-0.13,  1.03],
         [-0.13,  1.03]]))

7. 與torch.repeat()函數(shù)區(qū)別

兩個(gè)函數(shù)方法最大的區(qū)別就是repeat_interleave是一個(gè)元素一個(gè)元素地重復(fù)，而repeat是一組元素一組元素地重復(fù).

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

最新評(píng)論