torch.cat()有两个参数,第一个是要拼接的张量的列表或是元组;第二个参数是拼接的维度。torch.cat()的示例如下图1所示 图1torch.cat()torch.stack()函数同样有张量列表和维度两个参数。stack与cat的区别在于,torch.stack()函数要求输入张量的大小完全相同,得到的张量的维度会比输入的...
policy_loss = torch.cat(policy_loss).sum() 演员评论家: loss = torch.stack(policy_losses).sum() + torch.stack(value_losses).sum() 一种使用 torch.cat ,另一种使用 torch.stack ,用于类似的用例。 就我的理解而言,文档没有对它们进行任何明确的区分。 我很高兴知道这些功能之间的区别。 原文由...
torch.stack是另一个用于连接多个张量的函数,它与torch.cat类似,但会在新的维度上堆叠输入张量。在一些情况下,使用torch.stack可以比torch.cat更快地连接张量。 例如,假设要连接三个形状为 (3, 64, 64) 的张量,可以使用torch.stack在新的维度上堆叠三个张量,形成一个形状为 (3, 3, 64, 64) 的输出张量: ...
与torch.expand不同,torch.repeat会复制数据,因此其结果是一个全新的张量。 六、总结 在Python中,通过PyTorch库提供的多种函数可以灵活地扩充张量。torch.cat和torch.stack用于拼接张量,torch.unsqueeze用于增加维度,torch.expand和torch.repeat用于扩展张量大小。选择合适的函数需要根据具体的需求和操作特性来决定。每种方...
可以用torch.cat方法和torch.stack方法将多个张量合并,也可以用torch.split方法把一个张量分割成多个张量。torch.cat和torch.stack有略微的区别,torch.cat是连接,不会增加维度,而torch.stack是堆叠,会增加一个维度。 >>> a = torch.arange(0,9).view(3,3) ...
1、torch.cat(input, dim=0, out=None) 功能:将张量按维度dim进行拼接 参数:input:要操作的张量 dim:要拼接的维度 2、torch.stack(input, dim=0, out=None) 功能:在新创建的维度上进行拼接 参数:input:要操作的张量 dim:要拼接的维度 cat和stack的区别是,cat方法不会扩展维度,而stack会扩展一个新的维度...
torch.cuda.empty_cache()# 释放显存 3.使用就地操作 就地操作 (inplace) 字面理解就是在原地对变量进行操作,对应到 pytorch 中就是在原内存上对变量进行操作而不申请新的内存空间,从而减少对内存的使用。具体来说就地操作包括三个方面的实现途径: 使用将 inplace 属性定义为 True 的激活函数,如nn.ReLU(inplace...
torch.cat()有两个参数,第一个是要拼接的张量的列表或是元组;第二个参数是拼接的维度。torch.cat()的示例如下图1所示 图1torch.cat()torch.stack()函数同样有张量列表和维度两个参数。stack与cat的区别在于,torch.stack()函数要求输入张量的大小完全相同,得到的张量的维度会比输入的...
torch stack 和 cat的区别 cat 和stack的区别在于 cat会增加现有维度的值,可以理解为续接,stack会新加增加一个维度,可以 理解为叠加 @classmethod 在一个class类中,classmethod修饰符对应的函数不需要实例化,不需要self参数,但第一个参数需要表示自身类的cls参数,可以用来调用类的属性,类的方法,实例化对象等 class...