Pytorch 的repeat函数

看代码的时候，对于repeat函数的参数产生了疑问，再查阅资料的情况下算是搞清楚了，这篇博客作为一个学习笔记记录一下。

import torchdata = torch.tensor([1, 2, 3])
data = data.repeat(2, 3)
print(data)
print(data.size())

tensor([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]])
torch.Size([2, 9])

我们新建一个尺寸为1x3的tensor，使用repeat函数如上图所示，函数将原tensor横向复制了两次，纵向复制了三次，新的size为2x9。

import torchdata = torch.tensor([1, 2, 3])
data = data.repeat(2, 1, 3)
print(data)
print(data.size())

tensor([[[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]],[[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]]])
torch.Size([2, 1, 9])

当repeat函数中带有三个参数时，第一个参数为扩充的通道数，新的size为2x1x9，纵向复制了三次，通道数扩充为2。

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