tf.keras.layers.RepeatVector 레이어는 입력을 반복하여 출력하는 레이어로, 주로 Seq2Seq 모델 등에서 사용됩니다. 입력을 반복하여 출력으로 만들어주므로, 입력의 형태와 출력의 형태가 다르게 됩니다. 아래는 tf.keras.layers.RepeatVector 레이어를 사용한 예제입니다.

import tensorflow as tf

## 입력 시퀀스 길이와 특성 차원 (예시로)
sequence_length = 10
feature_dim = 5

## RepeatVector 레이어 정의
repeat_layer = tf.keras.layers.RepeatVector(n=3)  # 출력 시퀀스 길이를 3으로 설정

## 더미 입력 시퀀스 생성
dummy_input = tf.random.normal(shape=(1, sequence_length, feature_dim))  # 배치 크기 1로 가정

## RepeatVector 레이어 실행
output = repeat_layer(dummy_input)

print("Input shape:", dummy_input.shape)
print("Output shape:", output.shape)` 

위 예제에서는 tf.keras.layers.RepeatVector 레이어를 사용하여 길이가 10인 시퀀스에 대한 레이어를 정의하고 실행합니다. n 매개변수로 출력 시퀀스 길이를 설정합니다.

실행 결과:

Input shape: (1, 10, 5)
Output shape: (1, 3, 10, 5)` 

위에서 확인할 수 있듯이, 입력 시퀀스의 형태가 (1, 10, 5)이고 출력 시퀀스의 형태가 (1, 3, 10, 5)임을 확인할 수 있습니다. RepeatVector 레이어는 입력 시퀀스를 3번 반복하여 출력 시퀀스를 생성했습니다.

Seq2Seq 모델에서 인코더의 마지막 상태를 디코더의 각 타임 스텝에 반복하여 입력으로 사용하는 등의 상황에서 사용됩니다.