[转载] tf.tile() 用法举例(TensorFlow)

tile 的含义：

n. 瓦 / 瓷砖 / 软木片 / 亚麻油地毡片

v. 用瓦盖 / 贴砖于 / 铺以瓦 / 铺以瓷砖

函数定义：

def tile(input, multiples, name=None):

函数功能：

Constructs a tensor by tiling a given tensor.

即：通过“平铺”一个给定的 tensor 来构造一个新的 tensor。用人话讲就是：把输入的 tensor，在指定的维度上复制N遍（就像铺瓷砖一样），来创建出一个新的 tensor。
3个参数：
input：输入的tensor
multiples：在指定的维度上复制原tensor的次数
name：operation的名字

下面举例：

import tensorflow as tf

with tf.Session() as sess:
    a = tf.constant([[15, 16], [17, 18]])
    b = tf.tile(a, [1, 3])
    c = tf.tile(a, [3, 2])
    print('------------------------------------')
    print(sess.run(a))
    print('------------------------------------')
    print(sess.run(b))
    print('------------------------------------')
    print(sess.run(c))

输出：

[[15 16]
[17 18]]

---

[[15 16 15 16 15 16]
[17 18 17 18 17 18]]

---

[[15 16 15 16]
[17 18 17 18]
[15 16 15 16]
[17 18 17 18]
[15 16 15 16]
[17 18 17 18]]

解释一下：
输入的 a 是一个 2x2 的矩阵，tf.tile(a, [1, 3]) 里的 [1, 3] 表示在第一个维度上把输入的tensor重复1遍，在第二个维度上把输入的tensor重复3遍。在本例中，第一个维度就是行，第二个维度就是列，因此 b 就变成了 2x6 的矩阵。

注意：tf.tile() 里的第2个参数，例如 [1, 3]，里面有两个元素，它必须与输入的 tensor 的维度一样（2维），如果输入的 tensor 是3维的，那么 tf.tile() 的第2个参数里也必须有3个元素，例如 [2, 3, 5]，否则会报类似于下面的错：

ValueError: Shape must be rank 3 but is rank 1 for 'Tile_1' (op: 'Tile') with input shapes

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