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...
1.1 官网:torch.cat(),函数定义及参数说明如下图所示: 1.2 函数功能 函数将两个张量(tensor)按指定维度拼接在一起,注意:除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同,方能对齐,如下面例子所示。torch.cat()函数不会新增维度,而torch.stack()函数会新增一个维度,相同的是两个都是对张量进行拼接 2. 代码举例 ...
C=torch.cat((A,B),1)就表示按维数1(列)拼接A和B,也就是横着拼接,A左B右。此时需要注意:行数必须一致,即维数0数值要相同,这里都是2行,方能行对齐。拼接后的C的第1维是两个维数1数值和,即3+4=7. 从2维例子可以看出,使用torch.cat((A,B),dim)时,除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同,...
A=torch.ones(2,3) #2x3的张量(矩阵) print("A:\n",A,"\nA.shape:\n",A.shape,"\n") B=2*torch.ones(2,4) #4x3的张量(矩阵) print("B:\n",B,"\nB.shape:\n",B.shape,"\n") C=torch.cat((A,B),1) #按维数0(行)拼接 print("C:\n",C,"\nC.shape:\n",C.shape,"\n...
在PyTorch中,torch.cat()是一个被广泛使用的函数。它可以让我们在某个维度上把多个张量组合在一起。对于那些想要深入了解使用PyTorch进行数据分析和建模的开发者来说,理解torch.cat()函数的dim参数是非常重要的。 在PyTorch中,几乎所有与神经网络有关的操作都涉及到张量(Tensor)操作。因此,在PyTorch中,将多个相同形状...
cat([tensor, tensor, tensor],dim = 0) print(t1) tensor([[1., 2., 1., 1.], [1., 2., 1., 1.], [1., 2., 1., 1.], [1., 2., 1., 1.], [1., 2., 1., 1.], [1., 2., 1., 1.], [1., 2., 1., 1.], [1., 2., 1., 1.], [1., 2., 1....
pytorch中torch.cat(),torch.chunk(),torch.split()函数的使用方法 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tensor...
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...
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...
Pytorch中的torch.cat()函数 cat是concatnate的意思:拼接,联系在一起。 先说cat( )的普通用法 如果我们有两个tensor是A和B,想把他们拼接在一起,需要如下操作: C = torch.cat( (A,B),0 )#按维数0拼接(竖着拼)C= torch.cat( (A,B),1 )#按维数1拼接(横着拼)...