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 заданного осевого индекса.
• dim (целое число, необязательно) – Измерение, по которому повторять значения. По умолчанию используется уплощенная матрица входного массива и возвращается уплощенная выходная матрица.

Ключевые аргументы

output_size (целое число, необязательно) – Общий размер выхода для заданного осевого индекса (например, сумма повторений). Если указано, это позволит избежать синхронизации потоков, необходимой для вычисления формы тензора результата.

Возвращает

Тензор с повторением, имеющий такую же форму, как входной, за исключением заданного осевого индекса.

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]])

Если repeats равно tensor([n1, n2, n3, …]), то выход будет tensor([0, 0, …, 1, 1, …, 2, 2, …, …]) где 0 встречается n1 раз, 1 встречается n2 раз, 2 встречается n3 раз и т.д.

torch.repeat_interleave(repeats, *) → Тензор

Повторяет 0 repeats[0] раз, 1 repeats[1] раз, 2 repeats[2] раз и т.д.

Параметры

repeats (Тензор) – Количество повторений для каждого элемента.

Возвращает

Повторяемый тензор размером sum(repeats).

Тип возвращаемого значения

Тензор

Пример:

>>> torch.repeat_interleave(torch.tensor([1, 2, 3]))
tensor([0, 1, 1, 2, 2, 2])