什么是 tf.repeat() - Python

在 TensorFlow 中，tf.repeat() 是一个用于在张量中重复元素的函数。

使用方法

tf.repeat() 要求传入一个张量和一个整数 repeats。它会将张量中的每个元素复制 repeats 次，并返回一个新的张量。下面是一个例子：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([1, 2, 3])
y = tf.repeat(x, repeats=3)
print(y)

输出：

tf.Tensor([1 1 1 2 2 2 3 3 3], shape=(9,), dtype=int32)

在这个例子中，我们传入了一个张量 [1, 2, 3]，并将每个元素都复制了 3 次，得到了一个新的张量 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]。

我们还可以传入一个整数数组来指定每个元素要重复的次数。例如：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([1, 2, 3])
y = tf.repeat(x, repeats=[1, 2, 3])
print(y)

输出：

tf.Tensor([1 2 2 3 3 3], shape=(6,), dtype=int32)

在这个例子中，我们传入了一个整数数组 [1, 2, 3]，表示要将第一个元素复制 1 次，第二个元素复制 2 次，第三个元素复制 3 次。最终得到的新的张量为 [1, 2, 2, 3, 3, 3]。

总结

tf.repeat() 是 TensorFlow 中一个用于在张量中重复元素的函数。它非常实用，可以用于各种需要重复元素的场景。