mindspore.ops.Tile

class mindspore.ops.Tile

按照给定的次数复制输入Tensor。

更多参考详见 mindspore.ops.tile()。

输入：

• input_x (Tensor) - 1-D或更高维的Tensor，设其shape为 $(x_1,x_2,...,x_S)$ 。

• multiples (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 $(y_1,y_2,...,y_S)$ 。 multiples 的长度不能小于 input_x 的维度。只支持常量值。

输出：

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

• 如果 input_x.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_x.dim < d ，在 input_x 的shape的前面填充1，直到它们的长度一致。例如将 input_x 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 $(1\ast y_1,...,x_R\ast y_R,x_S\ast y_S)$ 。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> tile = ops.Tile()
>>> input_x = Tensor(np.array([[1, 2], [3, 4]]), mindspore.float32)
>>> multiples = (2, 3)
>>> output = tile(input_x, multiples)
>>> print(output)
[[1.  2.  1.  2.  1.  2.]
 [3.  4.  3.  4.  3.  4.]
 [1.  2.  1.  2.  1.  2.]
 [3.  4.  3.  4.  3.  4.]]
>>> multiples = (2, 3, 2)
>>> output = tile(input_x, multiples)
>>> print(output)
[[[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.]]]