保留梯度值时张量的重复元素

Question

所以我有一个向量，该向量的大小为feature2

k

我要获取其第一个元素x = torch.FloatTensor([0.5, 0.3, 0.1, 0.7]) x = x + 2 并创建一个大小为x[0]的向量，并用值x [0]填充，以便该元素附带的渐变出现在新向量中

我尝试使用k-1并用torch.full填充它，但这并不能保留渐变。

使用pytorch 1.4

Answer 1

您还可以像这样使用.repeat（IMO清洁器和详细信息）：

# type deduction is automatic
x = torch.tensor([0.5, 0.3, 0.1, 0.7])
x = x + 2
y = x[0].repeat(50)

将保留渐变（将复制渐变历史记录）。

Answer 2

您可以简单地为此使用索引：

y = x[[0] * (k - 1)]  # take x[0] k-1 times