tensor的复制函数torch.repeat_interleave()

1. repeat_interleave(self: Tensor, repeats: _int, dim: Optional[_int]=None)

参数说明：

self: 传入的数据为tensor

repeats: 复制的份数

dim: 要复制的维度，可设定为0/1/2.....

2. 例子

2.1 Code

此处定义了一个4维tensor，要对第2个维度复制，由原来的1变为3，即将设定dim=1。

 import torch

 def function():
     data1 = torch.rand([2, 1, 3, 3])
     print("data1_shape: ", data1.shape)
     print("data1: ", data1)

     data2 = torch.repeat_interleave(data1, repeats=3, dim=1)
     print("data2_shape: ", data2.shape)
     print("data2: ", data2)

 if __name__ == '__main__':
     function()

2.2 输出显示

即可看到输入tensor形状为[2, 1, 3, 3]，经过repeat后，tensor变为[2, 3, 3, 3]，并在第二维度上保持相同的数据。