mindspore.mint.repeat_interleave

mindspore.mint.repeat_interleave(input, repeats, dim=None, *, output_size=None) → Tensor[源代码]

沿着特定维度重复tensor的元素，类似 mindspore.numpy.repeat()。

警告

仅Atlas A2训练系列产品支持。

参数：

input (Tensor) - 输入tensor。
repeats (Union[int, tuple, list, Tensor]) - 指定复制次数，为正数。
dim (int, 可选) - 指定复制维度。默认 None ，此时输入tensor会被展平并且输出结果也会被展平。

关键字参数：

output_size (int, 可选) - 给定维度的总输出大小（即参数 repeats 各元素之和）。默认 None 。

返回：

Tensor，值沿指定维度复制。如果输入的shape为 \((s1, s2, ..., sn)\) ，维度为i，则输出的shape为 \((s1, s2, ..., si * repeats, ..., sn)\) 。输出的数据类型与输入相同。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> input = mindspore.tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
>>> mindspore.mint.repeat_interleave(input, repeats=2, dim=0)
    Tensor(shape=[4, 3], dtype=Int64, value=
    [[0, 1, 2],
     [0, 1, 2],
     [3, 4, 5],
     [3, 4, 5]])
>>> mindspore.mint.repeat_interleave(input, repeats=[1,2], dim=0)
    Tensor(shape=[3, 3], dtype=Int64, value=
    [[0, 1, 2],
     [3, 4, 5],
     [3, 4, 5]])
>>> mindspore.mint.repeat_interleave(input, repeats=2, dim=1)
    Tensor(shape=[2, 6], dtype=Int64, value=
    [[0, 0, 1, 1, 2, 2],
     [3, 3, 4, 4, 5, 5]])
>>> mindspore.mint.repeat_interleave(input, repeats=[1,2], dim=0, output_size=3)
    Tensor(shape=[3, 3], dtype=Int64, value=
    [[0, 1, 2],
     [3, 4, 5],
     [3, 4, 5]])