torch.repeat_interleave

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

Повторение элементов тензора.

Предупреждение

Это отличается от torch.Tensor.repeat(), но похоже на numpy.repeat.

Параметры:

• input (Тензор) – входной тензор.
• repeats (Тензор или целое число) – Количество повторений для каждого элемента. repeats транслируется для соответствия форме заданной оси.
• dim (целое число, необязательно) – Измерение, по которому повторяются значения. По умолчанию используется сплющенная входная массив и возвращается сплющенная выходная массив.

Ключевые аргументы:

output_size (целое число, необязательно) – Общий размер выходных данных для данной оси (например, сумма повторений). Если задано, это позволит избежать синхронизации потоков, необходимой для вычисления формы тензора выходных данных.

Возвращаемое значение:

Повторённый тензор, имеющий такую же форму, как и входной, за исключением заданной оси.

Тип возвращаемого значения:

Тензор

Пример:

>>> x = torch.tensor([1, 2, 3])
>>> x.repeat_interleave(2)
tensor([1, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> y = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
>>> torch.repeat_interleave(y, 2)
tensor([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4])
>>> torch.repeat_interleave(y, 3, dim=1)
tensor([[1, 1, 1, 2, 2, 2],
        [3, 3, 3, 4, 4, 4]])
>>> torch.repeat_interleave(y, torch.tensor([1, 2]), dim=0)
tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [3, 4]])
>>> torch.repeat_interleave(y, torch.tensor([1, 2]), dim=0, output_size=3)
tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [3, 4]])

torch.repeat_interleave(repeats, *, output_size=None) → Tensor

Если repeats равно tensor([n1, n2, n3, …]), то вывод будет tensor([0, 0, …, 1, 1, …, 2, 2, …, …]), где 0 появляется n1 раз, 1 появляется n2 раз, 2 появляется n3 раз и так далее.