如何在PyTorch中以特定的新维度重复张量

如果我有一个张量

a

，它的形状

[M，N]

， 我想重复张量K次，以便结果

B

具有形状

[M，K，N]

并且每个片

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

可能在其他维度中

torch.repeat\u interleave（）

和

tensor.repeat（）

似乎不起作用。或者我用错了。

应该适合您的需要，但您需要先插入一个单位维度。为此，我们可以使用或。由于

unsqueze

是专门定义为插入单一维度的，因此我们将使用它

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

代码描述A.unsqueze（1）将A从[M，N]转换为[M，1，N]和。重复（1，K，1）沿第二维度重复张量K次。

提供重复功能

导入einops
重复（x，'mn->mkn'，k=k）

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repeat

可以按任意顺序添加任意数量的轴，同时重新排列现有轴。

可能。如果您包含您正在使用的实际代码，这将非常有用