🔥torch.repeat() | torch repeat 🔄

在深度学习框架PyTorch中，`torch.repeat()`是一个非常实用的张量操作方法。它能够帮助我们快速地扩展张量的维度和大小，非常适合处理数据增强或批量处理任务。简单来说，`repeat()`可以将一个张量的内容按照指定规则重复排列，为后续模型训练提供更丰富的输入数据。💡

例如，如果你有一个形状为 `(2, 3)` 的张量，使用 `repeat(1, 2)` 可以将其扩展为 `(2, 6)`，即将每一行重复两次。这种方法不仅高效，还能节省内存开销。不过需要注意的是，`repeat()` 的参数必须是非负整数，且不能直接修改原张量，而是返回一个新的张量副本。🧐

在实际应用中，`torch.repeat()` 常用于图像处理领域，比如对小尺寸图片进行放大或复制，从而满足神经网络对输入数据的要求。同时，在时间序列预测等任务中，它也能帮助生成更多样化的样本。掌握这一技巧，能让你在模型开发过程中更加游刃有余！💪

🌟 小贴士：虽然 `repeat()` 功能强大，但过度使用可能导致计算复杂度增加。因此，在设计算法时需权衡性能与效果哦！