Pytorch torch.repeat_interleave()用法示例详解
torch.repeat_interleave() 是 PyTorch 中的一个函数，用于按指定的方式重复张量中的元素。
以下是该函数的详细说明：
原理：
torch.repeat_interleave() 的原理是将输入张量中的每个元素重复指定的次数，并将这些重复的元素拼接成一个新的张量。
语法：
torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None)
- input: 输入的张量。
- repeats: 用于指定每个元素应该重复的次数的张量，或者是一个整数，表示所有元素的重复次数。
- dim: 沿着哪个维度进行重复。如果为 None，则会将整个张量视为一维。
使用方法：
示例1：
import torch # 创建一个示例张量 tensor = torch.tensor([1, 2, 3]) # 重复每个元素两次 result = torch.repeat_interleave(tensor, repeats=2) print(result)
示例说明：
上述示例创建了一个张量 [1, 2, 3]，并使用 torch.repeat_interleave() 将每个元素重复了两次。因此，输出将是一个新的张量 [1, 1, 2, 2, 3, 3]。
输出结果：
tensor([1, 1, 2, 2, 3, 3])
这个函数在处理序列数据、生成数据扩充样本等场景中很有用。
示例2：
假设有一个二维张量，并且想要沿着某个维度重复每行的元素不同的次数。
import torch
# 创建一个二维张量
matrix = torch.tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 指定每行的重复次数
repeats_per_row = torch.tensor([2, 3, 1])
# 沿着第一维度重复
result = torch.repeat_interleave(matrix, repeats=repeats_per_row, dim=0)
print(result)在这个例子中，我们有一个二维张量 matrix，以及一个指定每行重复次数的张量 repeats_per_row。通过使用 torch.repeat_interleave() 沿着第一维度（行）重复每行的元素，我们得到了一个新的张量。
输出结果：
tensor([[1, 2, 3],
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[4, 5, 6],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
在这个例子中，第一行的元素被重复了两次，第二行的元素被重复了三次，而第三行的元素被重复了一次。这样，我们就实现了按照指定方式重复每行的元素。
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