在用torch.cat拼接两张图像时一般要求图像大小一致而通道数可不一致,即h和w同,c可不同。当然实际有3种拼接方式,另两种好像不常见。比如经典网络结构:U-Net 里面用到4次torch.cat,其中copy and crop操作就是通过torch.cat来实现的。可以看到通过上采样(up-conv 2x2)将原始图像h和w变为原来2倍,再和左边直接c...
torch.cat 是 PyTorch 中用于沿指定维度拼接多个张量的函数。它可以将多个张量按指定的维度拼接在一起，形成一个新的张量。这个操作在处理批量数据、构建复杂网络结构时尤为重要。公式 计算步骤 1.确定维度：首先确定要拼接的维度。这是需要拼接的方向，例如，沿着行方向或列方向。2.确保维度匹配：确保所有待拼接的张...
RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-32-5484713fecdf>in<module> --->1torch.cat([a, b])2# 输出:RuntimeError: inv# 可以看到,此时的ab,因为只有dim[1]不同,所以如果要用cat合并,只能在dim=1上合并torch.cat([a, b], dim=1)# 输出:tensor([[[0.6447,0.9758], [0...
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) #...
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-cat baiziyu 安心记录每一刻前边在介绍np.catenate时,对于2维张量的组合,记住axis=0表示垂直组合,axis=1表示水平组合。这些记住就可以了。 我们这里更进一步,处理3维张量的组合。为什么要介绍3维张量组合,还不是那个可恶的批处理搞的。 比如,我们有一个特征a,它是1个2维的矩阵,假设batch_size=2,则...
一. torch.cat()函数解析 1. 函数说明 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...
简介:这篇博客文章详细介绍了Pytorch中的torch.cat()函数,包括其定义、使用方法和实际代码示例,用于将两个或多个张量沿着指定维度进行拼接。 1.What is torch.cat() cat是concatnate的意思:拼接,联系在一起。所以显而易见就是拼接两个tensor的意思 2.How to use torch.cat() ...
1. 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 ) #按维数1拼接(横着拼) 1. 2. 3.
cat是concatnate的意思:拼接,联系在一起。 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) >>> import torch >>> A=torch.ones(2,3) #2x3的张量(矩阵) ...