小编Riv*_*ver的帖子

如果我有一个A具有形状的张量[M, N]，我想重复张量 K 次，以便结果B具有形状[M, K, N] 并且每个切片B[:, k, :]应具有与A. 这是没有 for 循环的最佳实践。 K可能在另一个维度。

torch.repeat_interleave()并且tensor.repeat()似乎不起作用。或者我以错误的方式使用它。

我从 python3 文档中读到，python 使用哈希表来表示 dict()。所以搜索时间复杂度应该是 O(1)，最坏的情况是 O(N)。但是，最近在我参加课程时，老师说只有当您使用 int 作为键时才会发生这种情况。如果使用长度为 L 的字符串作为关键字，则搜索时间复杂度为 O(L)。

我写了一段代码来测试他的诚实

import random
import string
from time import time
import matplotlib.pyplot as plt

def randomString(stringLength=10):
    """Generate a random string of fixed length """
    letters = string.ascii_lowercase
    return ''.join(random.choice(letters) for i in range(stringLength))

def test(L):
    #L: int length of keys

    N = 1000 # number of keys
    d = dict()
    for i in range(N):
        d[randomString(L)] = None

    tic = time()
    for key in d.keys():
        d[key]
    toc = time() - …