tile¶

paddle. tile ( x, repeat_times, name=None ) [源代码] ¶

根据参数 repeat_times 对输入 x 的各维度进行复制。

x 的维数和 repeat_times 中的元素数量应小于等于6，并且repeat_times中的元素数量应该小于等于6。

参数¶

x (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：bool、float32、float64、int32或int64。

repeat_times (list|tuple|Tensor) - 指定输入 x 每个维度的复制次数。如果 repeat_times 的类型是list或tuple，它的元素可以是整数或者数据类型为int32的1-D Tensor。如果 repeat_times 的类型是Tensor，则是数据类型为int32的1-D Tensor。

name (str，可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 Name 。

返回¶

Tensor ，数据类型与 x 相同。返回值的第i维的大小等于 x[i] * repeat_times[i] 。

代码示例¶

import paddle
import numpy as np

np_data = np.array([1, 2, 3]).astype('int32')
data = paddle.to_tensor(np_data)
out = paddle.tile(data, repeat_times=[2, 1])
np_out = out.numpy()
# [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]

out = paddle.tile(data, repeat_times=[2, 2])
np_out = out.numpy()
# [[1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3]]

np_repeat_times = np.array([2, 1]).astype("int32")
repeat_times = paddle.to_tensor(np_repeat_times)
out = paddle.tile(data, repeat_times=repeat_times)
np_out = out.numpy()
# [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]

PaddlePaddle

paddle / tile

tile¶

参数¶

返回¶

代码示例¶

PaddlePaddle

paddle

paddle.amp

paddle.callbacks

paddle.compat

paddle.distributed

paddle.distribution

paddle.fluid

paddle.io

paddle.jit

paddle.metric

paddle.nn

paddle.onnx

paddle.optimizer

paddle.regularizer

paddle.static

paddle.sysconfig

paddle.text

paddle.utils

paddle.vision

paddle / tile

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参数¶

返回¶

代码示例¶