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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