torch.repeat_interleave()函数详解

函数原型：

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

详解：
函数的功能：重复张量的元素，返回一个张量
输入参数：

• input (类型：torch.Tensor)：输入张量
• repeats（类型：int或torch.Tensor）：重复的次数。repeats参数会被广播来适应输入张量的维度，可
• dim（类型：int）：在哪个维度进行重复。默认情况下，将把输入张量展平（flatten）为向量，然后将每个元素重复repeats次，并返回重复后的张量。

返回值：

返回一个张量，这个张量与输入张量在dim维的shape不同，其他维的shape与输入的shape一致

举例说明：

>>> x = torch.tensor([1, 2, 3])
>>> x.repeat_interleave(2)
tensor([1, 1, 2, 2, 3, 3])
# 传入多维张量，会默认`展平`
>>> y = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
# 展平之后每个元素重复两次
>>> torch.repeat_interleave(y, 2)
tensor([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4])
# 指定维度，0轴为纵向，在列的方向重复
>>> torch.repeat_interleave(y,3,0)
tensor([[1, 2],
        [1, 2],
        [1, 2],
        [3, 4],
        [3, 4],
        [3, 4]])
# 1轴为横向，在行的方向重复
>>> torch.repeat_interleave(y, 3, dim=1)
tensor([[1, 1, 1, 2, 2, 2],
        [3, 3, 3, 4, 4, 4]])
# 指定不同元素重复不同次数，第一个元素重复一次，第二个元素重复两次，按列重复
>>> torch.repeat_interleave(y, torch.tensor([1, 2]), dim=0)
tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [3, 4]])