比较与torch.Tensor.repeat的功能差异

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torch.Tensor.repeat

torch.Tensor.repeat(*sizes)

更多内容详见torch.Tensor.repeat。

mindspore.numpy.tile

mindspore.numpy.tile(a, reps)

更多内容详见mindspore.numpy.tile。

使用方式

  • MindSpore：把输入的张量a复制reps指定的次数来构造一个数组。假设reps长度为d，a的维度为a.dim，复制的规则是：

    如果a.ndim = d：把a沿着各轴复制对应的reps次。

    如果a.ndim < d：通过添加新轴将 a.dim 提升为d维，再进行复制；

    如果a.ndim > d：将通过在前面补1把reps提升为a.ndim，再进行复制。

  • PyTorch：输入为复制的次数size，且限制size的长度需大于等于原始张量的维度，即不支持上述第三种情况。

代码示例

MindSpore:

import mindspore.numpy as np

a = np.array([[0, 2, 1], [3, 4, 5]])

b = np.tile(a, 2)
print(b)

# out:
# [[0 2 1 0 2 1]
#  [3 4 5 3 4 5]]

c = np.tile(a, (2, 1))
print(c)

# out:
# [[0 2 1]
#  [3 4 5]
# [0 2 1]
#  [3 4 5]]

d = np.tile(a, (2, 1, 2))
print(d)

# out
# [[[0 2 1 0 2 1]
#   [3 4 5 3 4 5]]

#  [[0 2 1 0 2 1]
#   [3 4 5 3 4 5]]]

PyTorch：

import torch

a = torch.tensor([[0, 2, 1], [3, 4, 5]])

b = a.repeat(2)

# error:
# RuntimeError: Number of dimensions of repeat dims can not be smaller than number of dimensions of tensor

c = a.repeat(2, 1)
print(c)

# out:
#tensor([[0, 2, 1],
#         [3, 4, 5],
#         [0, 2, 1],
#         [3, 4, 5]])

d = a.repeat(2, 1, 2)
print(d)

# out:
#tensor([[[0, 2, 1, 0, 2, 1],
#          [3, 4, 5, 3, 4, 5]],
#
#         [[0, 2, 1, 0, 2, 1],
#          [3, 4, 5, 3, 4, 5]]])