Pytorch中torch.cat() torch.cat(tensors, dim=0)是将两个张量(tensor)拼接在一起,cat是concatenate的意思,即拼接。 tensors:(或者tensors序列)——提供的非空tensor必须具有相同的shape,cat 维度除外。 dim (int, optional):—— 拼接tensor的维度 2.例子: >>> import torch >>> A=torch.ones(2,3) #...
对于上面的例子,每个图像已有batch维度,仅需要合并batch,此时使用cat: torch.cat( (t1,t2,t3), dim=0 )
一、torch.cat()函数 熟悉C字符串的同学们应该都用过strcat()函数,这个函数在C/C++程序中用于连接2个C字符串。在pytorch中,同样有这样的函数,那就是torch.cat()函数. 先上源码定义:torch.cat(tensors,dim=0,out=None) 第一个参数tensors是你想要连接的若干个张量,按你所传入的顺序进行连接,注意每一个张量...
2.3 输入两个三维张量:dim=0 对通道进行拼接 a=torch.randn(2,3,4)b=torch.randn(1,3,4)c=torch.cat((a,b),dim=0)a,b,c 输出结果如下:(tensor([[[ 0.51,-0.72,-0.02,0.76],[ 0.72,1.01,0.39,-0.13],[ 0.37,-0.63,-2.69,0.74]],[[ 0.72,-0.31,-0.27,0.10],[ 1.66,-0.06,1.91,-0.66...
补充:pytorch中的cat、stack、tranpose、permute、unsqeeze pytorch中提供了对tensor常用的变换操作。 cat 连接 对数据沿着某一维度进行拼接。cat后数据的总维数不变。 比如下面代码对两个2维tensor(分别为2*3,1*3)进行拼接,拼接完后变为3*3还是2维的tensor。
Pytorch中的torch.cat()函数,字面理解:torch.cat是将两个张量(tensor)拼接在一起,cat是concatnate的意思,即拼接,联系在一起。2.例子理解C=torch.cat((A,B),0)#按维数0拼接(竖着拼)C=torch.cat((A,B),1...
pytorch中的cat、stack、tranpose、permute、unsqeeze Cat 对数据沿着某一维度进行拼接。cat后数据的总维数不变. 比如下面代码对两个2维tensor(分别为2*3,1*3)进行拼接,拼接完后变为3*3还是2维的tensor。 import torch torch.manual_seed(1) x = torch.randn(2,3)...
pytorch中stack和cat的区别 将两个tensor连接起来,具体如何连接见下面例子 x = torch.rand((2,2,3)) y = torch.rand((2,2,3)) print("x:",x) print("y:",y) print("dim=0:", torch.cat((x,y),dim=0)) print("dim=1:", torch.cat((x,y), dim=1))...
pytorch中提供了对tensor常用的变换操作。 cat 连接 对数据沿着某一维度进行拼接。cat后数据的总维数不变。 比如下面代码对两个2维tensor(分别为23,13)进行拼接,拼接完后变为3*3还是2维的tensor。 代码如下: importtorch torch.manual_seed(1)x=torch.randn(2,3)y=torch.randn(1,3)print(x,y) ...
2.tensor的拼接:cat、stack 除了要拼接的维度可以不相等,其他维度必须相等 #coding=utf-8importtorchdefcat_and_stack(): x= torch.randn(2,3,6) y= torch.randn(2,4,6) c=torch.cat((x,y),1)#c=(2*7*6)print(c.size)"""而stack则会增加新的维度。