mindspore.mint.tile

mindspore.mint.tile(input, dims)

通过复制 dims 次 input 来创建新的Tensor。输出Tensor的第i维度有 input.shape[i] * dims[i] 个元素，并且 input 的值沿第i维度被复制 dims[i] 次。

说明

在Ascend平台上， dims 参数的个数不大于8，当前不支持超过4个维度同时做被复制的场景。

参数：

• input (Tensor) - 需要被复制的Tensor，shape为 $(x_1,x_2,...,x_S)$ 。

• dims (tuple[int]) - 指定复制次数的参数，参数类型为tuple，数据类型为整数。如 $(y_1,y_2,...,y_S)$ 。 只支持常量值。

返回：

Tensor，具有与 input 相同的数据类型。假设 dims 的长度为 d ，input 的维度为 input.dim ，input 的shape为 $(x_1,x_2,...,x_S)$ 。

• 如果 input.dim = d ，将其相应位置的shape相乘，输出的shape为 $(x_1\ast y_1,x_2\ast y_2,...,x_S\ast y_S)$ 。

• 如果 input.dim < d ，在 input 的shape的前面填充1，直到它们的长度一致。例如将 input 的shape设置为 $(1,...,x_1,x_2,...,x_S)$ ，然后可以将其相应位置的shape相乘，输出的shape为 $(1\ast y_1,...,x_R\ast y_R,x_S\ast y_S)$ 。

• 如果 input.dim > d ，在 dims 的前面填充1，直到它们的长度一致。例如将 dims 设置为 $(1,...,y_1,y_2,...,y_S)$ ，然后可以将其相应位置的shape相乘，输出的shape为 $(x_1\ast 1,...,x_R\ast y_R,x_S\ast y_S)$ 。

异常：

• TypeError - dims 不是tuple或者其元素并非全部是int。

• ValueError - dims 的元素并非全部大于或等于0。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
    >>> input = mindspore.tensor([[1, 2], [3, 4]])
    >>> mindspore.mint.tile(input, (2, 3))
    Tensor(shape=[4, 6], dtype=Int64, value=
    [[1, 2, 1, 2, 1, 2],
     [3, 4, 3, 4, 3, 4],
     [1, 2, 1, 2, 1, 2],
     [3, 4, 3, 4, 3, 4]])
    >>> mindspore.mint.tile(input, (2, 3, 2))
    Tensor(shape=[2, 6, 4], dtype=Int64, value=
    [[[1, 2, 1, 2],
      [3, 4, 3, 4],
      [1, 2, 1, 2],
      [3, 4, 3, 4],
      [1, 2, 1, 2],
      [3, 4, 3, 4]],
     [[1, 2, 1, 2],
      [3, 4, 3, 4],
      [1, 2, 1, 2],
      [3, 4, 3, 4],
      [1, 2, 1, 2],
      [3, 4, 3, 4]]])