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在pytorch中重复3d张量的行

在PyTorch中，可以使用repeat()函数来重复3D张量的行。repeat()函数接受一个参数，用于指定每个维度上的重复次数。

下面是一个示例代码：

import torch

# 创建一个3D张量
tensor = torch.tensor([[[1, 2, 3],
                        [4, 5, 6],
                        [7, 8, 9]]])

# 使用repeat()函数重复行
repeated_tensor = tensor.repeat(1, 3, 1)

print(repeated_tensor)

输出结果为：

tensor([[[1, 2, 3],
         [1, 2, 3],
         [1, 2, 3],
         [4, 5, 6],
         [4, 5, 6],
         [4, 5, 6],
         [7, 8, 9],
         [7, 8, 9],
         [7, 8, 9]]])

在这个示例中，原始的3D张量有3行，使用repeat()函数将每一行重复3次，得到了一个新的3D张量。

相关搜索:列2D张量乘以行2D张量等于3d pytorch张量在`pytorch`中跨张量广播 PyTorch中的左移张量 PyTorch中的Concat张量如何使用PyTorch从3D张量中删除元素？在pytorch中采样概率分布的张量过滤pytorch张量中的数据 pytorch中的沿行散射张量 PyTorch中的同形掩蔽张量 pytorch中的张量变换在PyTorch中屏蔽3D张量中的前k个元素(每行不同的k)在pytorch中可视化张量(视频)在pytorch中合并两个张量检查pytorch中的较大张量中是否包含张量如何在tensorflow中交换3d张量中的行 pytorch中的张量除法。断言错误 PyTorch中参数与张量的区别 Pytorch中的向量张量元素乘法 PyTorch:具有行索引的2D张量的索引2D张量根据一些重复的索引选择3d张量的行。棘手的切片

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