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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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- 代码片段错误。

- 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_interleave

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

沿着轴重复Tensor的元素，类似 mindspore.numpy.repeat()。

警告

仅Atlas A2训练系列产品支持。

说明

进行重复操作的入参Tensor，类型必须为float16，float32，int8，uint8，int16，int32或者int64。

参数：

repeats (Union[int, tuple, list, Tensor]) - 指定复制次数，为正数。
dim (int，可选) - 指定复制轴，默认值： None 。如果为 None ，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) - 给定轴的总输出大小(即参数repeats元素之和)，默认值： None 。

返回：

Tensor，值沿指定轴复制。如果输入的shape为 $(s 1, s 2, . . ., s n)$ ，轴为i，则输出的shape为 $(s 1, s 2, . . ., s i * r e p e a t s, . . ., s n)$ 。输出的数据类型与输入相同。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor
>>> input1 = Tensor(np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]), mindspore.int32)
>>> output1 = input1.repeat_interleave(repeats=2, dim=0, output_size=None)
>>> input2 = Tensor(np.array([[1, 2], [3, 4]]), mindspore.int32)
>>> output2 = input2.repeat_interleave(Tensor(np.array([1, 2])), dim=0, output_size=None)
>>> print(output1)
>>> print(output2)
[[0 1 2]
 [0 1 2]
 [3 4 5]
 [3 4 5]]
[[1 2]
 [3 4]
 [3 4]]

mindspore.Tensor.repeat_interleave(repeats, dim=None) → Tensor[源代码]