【chatgpt】PyTorch中repeat方法用于沿指定的维度重复张量

在 PyTorch 中，repeat 方法用于沿指定的维度重复张量。这对于需要扩展张量以匹配特定形状或进行广播操作时非常有用。

repeat 方法的用法

tensor.repeat(*sizes) 方法接受一个或多个整数参数，表示每个维度的重复次数。其返回一个新的张量，其中原始张量的每个维度都根据提供的重复次数进行扩展。

示例

以下是一些示例，展示如何使用 repeat 方法：

1. 基本用法

import torch

# 创建一个张量
tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
print(f"原始张量:\n{tensor}")

# 重复张量，沿第一个维度重复 2 次，沿第二个维度重复 3 次
repeated_tensor = tensor.repeat(2, 3)
print(f"重复后的张量:\n{repeated_tensor}")
1
2
3
4
5
6
7
8
9

输出：

原始张量:
tensor([1, 2, 3])
重复后的张量:
tensor([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
        [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]])
1
2
3
4
5

在这个示例中，原始张量 [1, 2, 3] 沿第一个维度（行）重复 2 次，沿第二个维度（列）重复 3 次。

2. 重复多维张量

import torch

# 创建一个 2x2 的张量
tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(f"原始张量:\n{tensor}")

# 沿每个维度重复张量
repeated_tensor = tensor.repeat(2, 3)
print(f"重复后的张量:\n{repeated_tensor}")
1
2
3
4
5
6
7
8
9

输出：

原始张量:
tensor([[1, 2],
        [3, 4]])
重复后的张量:
tensor([[1, 2, 1, 2, 1, 2],
        [3, 4, 3, 4, 3, 4],
        [1, 2, 1, 2, 1, 2],
        [3, 4, 3, 4, 3, 4]])
1
2
3
4
5
6
7
8

在这个示例中，原始 2x2 张量沿第一个维度重复 2 次，沿第二个维度重复 3 次，生成一个 4x6 的张量。

3. 只重复一个维度

你也可以只沿一个维度重复张量，方法是将另一个维度的重复次数设为 1：

import torch

# 创建一个 2x2 的张量
tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(f"原始张量:\n{tensor}")

# 沿第一个维度重复 2 次，第二个维度不变
repeated_tensor_1 = tensor.repeat(2, 1)
print(f"沿第一个维度重复后的张量:\n{repeated_tensor_1}")

# 沿第二个维度重复 2 次，第一个维度不变
repeated_tensor_2 = tensor.repeat(1, 2)
print(f"沿第二个维度重复后的张量:\n{repeated_tensor_2}")
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

输出：

原始张量:
tensor([[1, 2],
        [3, 4]])
沿第一个维度重复后的张量:
tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [1, 2],
        [3, 4]])
沿第二个维度重复后的张量:
tensor([[1, 2, 1, 2],
        [3, 4, 3, 4]])
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

在这些示例中，原始 2x2 张量沿一个维度重复 2 次，另一个维度保持不变。

总结

• repeat 方法用于沿指定维度重复张量。
• 它接受一个或多个整数参数，表示每个维度的重复次数。
• 通过重复操作，可以扩展张量以匹配特定形状或进行广播操作。

这些示例展示了如何使用 repeat 方法来重复和扩展张量，以满足不同的需求。