首页 > 其他分享 >torch.repeat()

torch.repeat()

时间:2022-12-31 22:56:01浏览次数:54  
标签:repeat 函数 重复 torch 倍数 tensor

torch.repeat函数

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。、

 example:

>>> x = torch.tensor([1, 2, 3])
>>> x.repeat(4, 2)
tensor([[ 1,  2,  3,  1,  2,  3],
        [ 1,  2,  3,  1,  2,  3],
        [ 1,  2,  3,  1,  2,  3],
        [ 1,  2,  3,  1,  2,  3]])
>>> x.repeat(4, 2, 1).size()
torch.Size([4, 2, 3])

更多更细,看博客:torch.repeat函数

标签:repeat,函数,重复,torch,倍数,tensor
From: https://www.cnblogs.com/yuxiyuxi/p/17017510.html

相关文章

  • torch.tensor.view()
    torch.tensor.view()形式:Tensor.view(*shape)→Tensor作用:返回一个新的张量,其数据与自张量相同,但形状不同。说明:返回的张量共享相同的数据,并且必须具有相同数量的元素......
  • torch.arange()
    TORCH.ARANGEtorch.arange(start=0, end, step=1, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)→ TensorReturnsa......
  • pytorch的FashionMNIST
    目录pytorch的FashionMNIST项目从加载数据到训练模型评估到模型保存模型加载及预测importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvi......
  • Pytorch优化过程展示:tensorboard
      训练模型过程中,经常需要追踪一些性能指标的变化情况,以便了解模型的实时动态,例如:回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模......
  • PyTorch学习笔记 7.TextCNN文本分类
    PyTorch学习笔记7.TextCNN文本分类​​一、模型结构​​​​二、文本分词与编码​​​​1.分词与编码器​​​​2.数据加载器​​​​二、模型定义​​​​1.卷积层​​......
  • pytorch模型onnx部署(python版本,c++版本)
    转载:实践演练BERTPytorch模型转ONNX模型及预测-知乎(zhihu.com)使用bRPC和ONNXRuntime把BERT模型服务化-知乎(zhihu.com)1.安装anaconda一般有图形界面的个人电......
  • ubuntu pytorch install
    nvidia驱动安装https://www.cnblogs.com/lif323/p/17014199.htmlconda安装下载.sh到该网站下载需要的.sh文件wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-20......
  • torch.nn.MaxPool2d()
    torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)\(2D\)最大池化。参数:kernel_size:最大池化......
  • pytorch:二分类时的loss选择
    PyTorch二分类时BCELoss,CrossEntropyLoss,Sigmoid等的选择和使用这里就总结一下使用PyTorch做二分类时的几种情况:总体上来讲,有三种实现形式:最后分类层降至一维,使用sigmo......
  • torch.cat() 与 torch.stack() 的区别
    目录1.torch.cat()2.torch.stack()1.torch.cat()torch.cat(tensors, dim=0)在给定维度中拼接张量序列。参数:tensors:张量序列。dim:拼接张量序列的维度。impo......