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- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.Tensor.repeat

mindspore.Tensor.repeat(*repeats)

对张量的每一维度按照指定的重复次数复制其中的元素。

此方法会拷贝此张量的数据。

输出张量的shape可以描述如下，其中 $n$ 为 repeats 中的元素个数：

$$\begin{array}{r}shap{e}_i=\{\begin{array}{ll}repeat{s}_i\ast input.shap{e}_i& \text{if }0\le i<input.rank\\ repeat{s}_i& \text{if }input.rank\le i<n\end{array}\end{array}$$

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

说明

如需对单个轴的每个元素单独指定重复次数，请参考 mindspore.Tensor.repeat_interleave() 。

参数：

• *repeats (int) - self 在每个维度上的重复次数，应当为非负数，且 1 表示在该维度上保持不变。 repeats 的元素个数应当不小于 self 的维度数。当 self 的维度数小于 repeats 的元素个数时， self 将被广播到与 repeats 元素个数相同的维度（如样例所示）。

返回：

Tensor，按照指定的重复次数拷贝元素后的新张量。

异常：

• RuntimeError - repeats 的元素个数少于 self 的维度数，或 repeats 中有元素为负数。

• RuntimeError - repeats 的元素个数或 self 的维度数超过8。

• TypeError - repeats 参数类型错误。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> from mindspore import Tensor
>>> a = Tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
>>> print(a.repeat(3, 2))
[[0 1 2 0 1 2]
 [3 4 5 3 4 5]
 [0 1 2 0 1 2]
 [3 4 5 3 4 5]
 [0 1 2 0 1 2]
 [3 4 5 3 4 5]]
>>> print(a.repeat(2, 1, 3))  # a is treated as a shape [1, 2, 3]
[[[0 1 2 0 1 2 0 1 2]
  [3 4 5 3 4 5 3 4 5]]
 [[0 1 2 0 1 2 0 1 2]
  [3 4 5 3 4 5 3 4 5]]]

mindspore.Tensor.repeat(repeats) → Tensor

对张量的每一维度按照指定的重复次数复制其中的元素。

此方法会拷贝此张量的数据。

除了由接受变长int型参数，变为接受1个list或tuple型参数外，其他操作与使用 *repeats 参数的重载保持一致。

输出张量的shape可以描述如下，其中 $n$ 为 repeats 中的元素个数：

$$\begin{array}{r}shap{e}_i=\{\begin{array}{ll}repeat{s}_i\ast input.shap{e}_i& \text{if }0\le i<input.rank\\ repeat{s}_i& \text{if }input.rank\le i<n\end{array}\end{array}$$

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

说明

如需对单个轴的每个元素单独指定重复次数，请参考 mindspore.Tensor.repeat_interleave() 。

参数：

• repeats (Union[tuple[int], list[int]]) - self 在每个维度上的重复次数，应当为非负数，且 1 表示在该维度上保持不变。 repeats 的元素个数应当不小于 self 的维度数。当 self 的维度数小于 repeats 的元素个数时， self 将被广播到与 repeats 元素个数相同的维度（如样例所示）。

返回：

Tensor，按照指定的重复次数拷贝元素后的新张量。

异常：

• RuntimeError - repeats 的元素个数少于 self 的维度数，或 repeats 中有元素为负数。

• RuntimeError - repeats 的元素个数或 self 的维度数超过8。

• TypeError - repeats 参数类型错误。

参见

• mindspore.Tensor.reshape() ：为Tensor指定新的shape，不更改Tensor的数据。

• mindspore.Tensor.resize() ：就地改变Tensor的shape和size。

• mindspore.Tensor.repeat_interleave() ：将一个Tensor指定轴上的每个元素按指定次数进行重复。

• mindspore.Tensor.tile() ：对一个Tensor在每个轴上重复指定次数，但对参数 repeats 的个数没有要求。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> from mindspore import Tensor
>>> a = Tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
>>> print(a.repeat([3, 2]))
[[0 1 2 0 1 2]
 [3 4 5 3 4 5]
 [0 1 2 0 1 2]
 [3 4 5 3 4 5]
 [0 1 2 0 1 2]
 [3 4 5 3 4 5]]
>>> print(a.repeat(repeats=(2, 1, 3)))  # a is treated as a shape [1, 2, 3]
[[[0 1 2 0 1 2 0 1 2]
  [3 4 5 3 4 5 3 4 5]]
 [[0 1 2 0 1 2 0 1 2]
  [3 4 5 3 4 5 3 4 5]]]