mindspore.mint.repeat_interleave

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

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

参数：

input vpn梯子 (Tensor) - 输入tensor。
repeats 免费的vpn梯子 vpn永久免费梯子 (Union[int, tuple, list, Tensor]) 免费的vpn梯子 - 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) vpn梯子免费 - 给定维度的总输出大小（即参数 repeats vpn free 各元素之和）。默认 None vpn free 。

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 \((s1, s2, ..., si * vpn永久免费梯子 repeats, ..., sn)\) 。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, vpn梯子 免费 5]])
>>> vpn梯子 免费 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, 免费的vpn梯子 value=
    [[0, 1, 2],
  vpn梯子 免费    [3, 4, 5],
     [3, 4, 5]])
>>> mindspore.mint.repeat_interleave(input, repeats=2, dim=1)
    Tensor(shape=[2, 6], vpn free 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=
  vpn梯子 vpn永久免费梯子   [[0, 1, 2],
     [3, 4, 5],
     [3, 4, vpn梯子 免费 5]])