pytorch - 如何在 PyTorch 中的特定新维度中重复张量

Question

如果我有一个形状为 A 的张量 [M, N] ，
我想重复张量 K 次，以便结果 B 的形状为 [M, K, N]并且每个切片 B[:, k, :] 应该具有与 A 相同的数据。
这是没有 for 循环的最佳实践。K 可能在其他维度。
torch.repeat_interleave() 和 tensor.repeat() 似乎不起作用。或者我以错误的方式使用它。

Answer 1

tensor.repeat 应该适合您的需要，但您需要先插入一个单一维度。为此，我们可以使用 tensor.reshape 或 tensor.unsqueeze 。由于 unsqueeze 专门定义为插入单一维度，我们将使用它。

B = A.unsqueeze(1).repeat(1, K, 1)

代码说明 A.unsqueeze(1) 将 A 从 [M, N] 变为 [M, 1, N] 和 .repeat(1, K, 1) 次 1343141 次 18 次 18 次 23 次 18 次 13435141 次 18 次 18 次 18。