”repeat“ 的搜索结果

     TensorA.repeat（？，？，？）代表各自维度重复多少次 A = torch.tensor([[[0, 0], [1, 1], [2, 2]]]) 现在重复列2次，两列变四列 现在重复行2次，三行变六列 同样，现在一个3x2的变成两个3x2的 ...

     tf.repeat(['a', 'b', 'c'], repeats=[3, 0, 2], axis=0) <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'a', b'a', b'a', b'c', b'c'], dtype=object)> repeat([[1, 2], [3, 4]], repeats=[2, 3], ...

     1、【问题】：background-repeat: repeat-y在pc端查看背景是纵向平铺拉伸的，在移动端背景不展示 2、【背景】：对于非固定高度的页面，需要添加背景，此时背景需要是可以自动拉伸的，因此需要使用background-repeat:...

     np.repeat(3,2) #array([3, 3]) np.repeat('abd',2) #array(['abd', 'abd'], dtype='<U3') 2、对多维数据重复 #未指定维度 np.repeat([[1],[2],[3]],2) #array([1, 1, 2, 2, 3, 3]) np.repeat([[1],[2],[3]...

     expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数，但其工作机制差别很大，本文对这两个函数进行对比。 1. expand tensor.expand(*sizes) expand函数用于将张量中单数维的数据扩展到指定的...

     np.repeat(a,repeats,axis) 用法 用于复制矩阵的数据 a:输入数据 repeats:复制次数 axis:复制的维度，默认则将输入矩阵一维展开 示例 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(np.repeat...

     沿着指定的维度重复tensor。...repeat沿着特定的维度重复这个张量，和expand()不同的是，这个函数拷贝张量的数据。 import torch a=torch.linspace(0,12,13) print(a) print(a.shape) b=a.repeat(13,1) print(b)

     1.设置变量 成功后会自动复制变量值个数的的画图板 类似下图 设置后是不能与预览结果的，需要保存后 切换到其他dashboard 再切换回来就可以看见了 官方文档repeat说明 ...

     repeat：重复相关的词义 2.使用 np.repeat(1, 5) array([1, 1, 1, 1, 1]) # 1 重复5次 x = np.array([[1,2],[3,4]]) np.repeat(x, 2) array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]) # 合并维度 np.repeat(x, 3, axis=1) array...

     官网说明：numpy.repeat — NumPy v1.22 Manual 参数解析： a：输入的数组 repeats：重复的次数 axis：按照哪个轴重复，0为行，1为列 重复次数为1也就是跟原来的数组一样： 重复次数为2： 看看 2 维情况...

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