tf.repeat(), Tensorflow2.1.0以上

2020.09.18补充
今天处理一个数据用到了np.repeat()
备注一下，这个只能处理二维数组
比如我想对a = [1,2,3]使用，让它竖着重复几次

处理不了一维，会报错
np.repeat(a.T, repeats=k次, axis=1)要先expand_dims变成二维的才行
np.repeat(np.expand_dims(a, axis=0).T, repeats=k次, axis=1)

今天看代码用到了tf.repeat()

查了下资料没有人专门讲解这个，我来写一下，希望能帮到后人。

官方文档：

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/repeat?hl=ca

调用该方法：

tf.repeat(input, repeats, axis=None, name=None)

参数：
1）input: 一个tensor

2）repeats: 重复的次数
注意：len(repeats) must equal input.shape[axis] if axis is not None

3）axis：维度
这个看例子来理解
说明：An int. The axis along which to repeat values. By default (axis=None), use the flattened input array, and return a flat output array.
如果axis没有参数，则会先flatten数组，变成一维再重复

例子3:

tf.repeat([[1, 2], [3, 4]], repeats=[2, 3], axis=1)-input第0个元素重复2次-input第1个元素重复3次
[[1, 1, 2, 2, 2],[3, 3, 4, 4, 4]
]tf.repeat([[1, 2], [3, 4]], repeats=[2, 3], axis=0)-input第0个元素重复2次-input第1个元素重复3次
[[1, 2],[1, 2],[3, 4],[3, 4],[3, 4]
]

简单记忆的话，axis = 1横着增加，axis = 0竖着增加

例子1:
先看最简单的一维的

temp = tf.constant([1,2,3])
tf.Tensor: shape=(1, 3), dtype=int32, numpy=array([[1, 2, 3]], dtype=int32)tf.repeat(input = temp, repeats=3, axis = 0)
输出：
[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]
每个数重复了3次

当输入不是一维，但是没有赋值axis, 输入会被拍平成一维的

temp1 = tf.constant([[1,2],[3,4]])
tf.repeat(input = temp1, repeats = 2)
输出：
[1,1,2,2,3,3,4,4]

例子2:

temp3 = tf.const([[1],[2],[3]])
temp3.shape ---> (3,1)

上面说到 len(repeats) = input.shape[axis]

所以在这个例子里必须满足:
temp3.shape[axis = 0] = 4 = len(repeats)
temp3.shape[axis = 1] = 1 = len(repeats)1) 当axis = 0
tf.repeat(temp3, repeats = [1,2,3], axis = 0)
输出：
[
[1],
[2],
[2],
[3],
[3],
[3],
]2) 当axis = 1
tf.repeat(temp3, repeats=2, axis=1)
输出：
[[1, 1],[2, 2],[3, 3],[4, 4]
]

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