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ReplicateLayer[n]

表示一个网络层，接受维度为 {d1,d2,…} 的输入，将其复制 n 次，产生维度 {n,d1,d2,…} 的输出.

ReplicateLayer[{n1,n2,…,nm}]

表示一个网络层，接受维度为 {d1,d2,…} 的输入，对其进行复制，产生维度为 {n1,n2,…,nm,d1,d2,…} 的输出.

ReplicateLayer[dims,m]

进行复制，使得 dims 出现在输出维度列表的位置 m 处.

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范例  
基本范例  
范围  
Arguments  
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可能存在的问题  
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按以下格式引用：

ReplicateLayer

ReplicateLayer[n]

表示一个网络层，接受维度为 {d1,d2,…} 的输入，将其复制 n 次，产生维度 {n,d1,d2,…} 的输出.

ReplicateLayer[{n1,n2,…,nm}]

表示一个网络层，接受维度为 {d1,d2,…} 的输入，对其进行复制，产生维度为 {n1,n2,…,nm,d1,d2,…} 的输出.

ReplicateLayer[dims,m]

进行复制，使得 dims 出现在输出维度列表的位置 m 处.

更多信息和选项

范例

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基本范例  (2)

创建一个 ReplicateLayer，4 次替代其输入：

Wolfram Language code: ReplicateLayer[4]

创建一个 ReplicateLayer， 3 次替代其输入：

Wolfram Language code: repl = ReplicateLayer[3]

把该层应用于数据：

Wolfram Language code: repl[{1, 2}]

范围  (6)

Arguments  (2)

创建一个 ReplicateLayer，重复其输入 3×4 次：

Wolfram Language code: repl = ReplicateLayer[{3, 4}]

把该层应用于一向量：

Wolfram Language code: repl[{1, 2}]//MatrixForm

创建一个 ReplicateLayer，把一个向量的元素复制成长度为 3 的行：

Wolfram Language code: repl = ReplicateLayer[3, 2]

对输入应用该层：

Wolfram Language code: repl[{1, 2}]//MatrixForm

也可以把元素复制成列：

Wolfram Language code: repl2 = ReplicateLayer[3, 1]
Wolfram Language code: repl2[{1, 2}]//MatrixForm

Ports  (4)

创建一个 ReplicateLayer，接受指定大小的输入：

Wolfram Language code: repl = ReplicateLayer[3, "Input" -> {2, 2}]

把该层应用于输入：

Wolfram Language code: repl[{{1, 2}, {3, 4}}]//MatrixForm

创建一个含有 ReplicateLayer 的 NetGraph ，自动把向量传递到给定大小的矩阵：

Wolfram Language code: graph = NetGraph[{AggregationLayer[Mean], ReplicateLayer[Automatic, 2], ThreadingLayer[Plus]}, {1 -> 2 -> 3, NetPort["Input"] -> 3} ]

现在，该 NetGraph 对多个输入维度有效：

Wolfram Language code: NetReplacePart[graph, "Input" -> {3, 2}]
Wolfram Language code: NetReplacePart[graph, "Input" -> {100, 23}]

创建一个 ReplicateLayer，重复单个数字形成一个向量：

Wolfram Language code: repl = ReplicateLayer[3, "Input" -> "Real"]

把该层应用于一个数字：

Wolfram Language code: repl[2.9]

把该层应用于一批输入：

Wolfram Language code: repl[{2.9, 3.5}]

创建一个 NetChain，通过重复复制 4 幅图像，然后展平空间维数：

Wolfram Language code: repl = NetChain[{TransposeLayer[1 -> 3], ReplicateLayer[2], FlattenLayer[1], TransposeLayer[2 -> 1], ReplicateLayer[2], FlattenLayer[1], TransposeLayer[{3 -> 1, 2 -> 3}]}, "Input" -> NetEncoder["Image"], "Output" -> NetDecoder["Image"]]
Wolfram Language code: repl[[image]]

可能存在的问题  (2)

ReplicateLayer 不接受非数值的输入：

Wolfram Language code: repl = ReplicateLayer[2, "Input" -> 2]; repl[{1, 2}]
Wolfram Language code: repl[{1, "x"}]

如果 pos 大于输入的阶数多于一个以上，则 ReplicateLayer[dims,pos] 会失败：

Wolfram Language code: repl = ReplicateLayer[{3}, 5, "Input" -> {3, 2, 4}]
Wolfram Research (2017)，ReplicateLayer，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ReplicateLayer.html （更新于 2017 年）.

文本

Wolfram Research (2017)，ReplicateLayer，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ReplicateLayer.html （更新于 2017 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2017. "ReplicateLayer." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2017. https://reference.wolfram.com/language/ref/ReplicateLayer.html.

APA

Wolfram 语言. (2017). ReplicateLayer. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ReplicateLayer.html 年

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_replicatelayer, author="Wolfram Research", title="{ReplicateLayer}", year="2017", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/ReplicateLayer.html}", note=[Accessed: 29-October-2026]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2026_replicatelayer, organization={Wolfram Research}, title={ReplicateLayer}, year={2017}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/ReplicateLayer.html}, note=[Accessed: 29-October-2026]}