numpy中repeat和tile用法，区别于torch.repeat()

numpy中repeat和tile用法：

原博：https://blog.csdn.net/henryghx/article/details/16906235

torch.repeat()

文档见：https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html?highlight=repeat#torch.Tensor.repeat

PyTorch中的repeat更像numpy的tile的用法，如参数(4, 2)是先横向扩2遍，再扩成4维。

3个参数(a, b, c)是先横向扩c遍，再维数扩成b维，最后整体复制a遍，形成一个3通道二维数组。

torch.repeat可以用来填充图片维数，比如把MNIST的单通道图像填充为3通道显示（借助transforms.Lambda）：

transform=T.Compose([
    T.Resize(224), 
    T.CenterCrop(224), 
    T.ToTensor(),
    T.Lambda(lambda x: x.repeat(3,1,1)), # 从单通道图片转化成RGB三通道
    T.Normalize(mean=[.5,.5,.5],std=[.5,.5,.5])
])