1.1 torch.cat(tensors,dim=0,out=None) 功能:将张量按维度dim进行拼接 tensors:张量序列 dim:要拼接的维度 1.2 torch.stack(tensors,dim=0,out=None) 功能:在新创建的维度dim上进行拼接 tensors:张量序列 dim:要拼接的维度 区别:cat不会扩展张量的维度,而stack会扩
torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0):这个也是将张量按照维度dim切分,但是这个更加强大,可以指定切分的长度,split_size_or_sections为int时表示每一份的长度,为list时,按list元素切分 #split t = torch.ones((2, 5)) list_of_tensors = torch.split(t, [2, 1, 2], dim=1) #[2,1...
「torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0):这个也是将张量按维度 dim 切分,但是这个更加强大,可以指定切分的长度,split_size_or_sections 为 int 时表示每一份的长度, 为 list 时,按 list 元素切分」 # split t = torch.ones((2, 5)) list_of_tensors = torch.split(t, [2, 1, 2]...
stack的结果是3x10x5的张量。 ''' tensor = torch.cat(list_of_tensors, dim=0) tensor = torch.stack(list_of_tensors, dim=0) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 t1=torch.randn(10,5) t2=torch.randn(10,5) t3=torch.randn(10,5) s1=torch.cat([t1,t2,t3],dim=0) s2...
而torch.stack会新增一维。例如当参数是3个10x5的张量,torch.cat的结果是30x5的张量, 而torch.stack的结果是3x10x5的张量。'''tensor= torch.cat(list_of_tensors, dim=0) tensor= torch.stack(list_of_tensors, dim=0) t1=torch.randn(10,5) ...
021 | Tensor的拼接 当我们想拼接两个张量(Tensor)时,可以选用两种方法,一类是“torch.cat()”,一类则是“torch.stack()”。 torch.cat()的功能是将张量按制定的维度参数(dim)进行拼接,并返回一个新张量,其关键参数有二: tensors:要拼接的张量序列 ...
x= x.reshape(3,4)# 改变tensor的形状 x= torch.zeros((2,3,4))# 创建全0向量 x= torch.ones((2,3,4))# 创建全1向量 x= torch.randn(3,4)# 创建 均值为0,方差为1的标准高斯分布 x= torch.tensor([[2,1,4,3],[1,2,3,4],[4,3,2,1]])# 将list转化为tensor ...
您还可以将火炬张量类型转换为 NumPy 数组,然后将它们转换为张量list_of_tensors = [torch.randn(3).numpy(),torch.randn(3).numpy(),torch.randn(3).numpy()]tensor_of_tensors = torch.tensor(list_of_tensors) 0 0 0 慕村225694 这是一个解决方案:tensor_of_tensors = torch.stack(...
简介:pytorch使用cat()和stack()拼接tensors 有时我们在处理数据时,需要对指定的tensor按照指定维度进行拼接,对于这个需求,pytorch中提供了两个函数供我们使用,一个是torch.cat(),另外一个是torch.stack(),这两者都可以拼接tensor,但是这二者又有一些区别。
torch.jitA compilation stack (TorchScript) to create serializable and optimizable models from PyTorch code torch.nnA neural networks library deeply integrated with autograd designed for maximum flexibility torch.multiprocessingPython multiprocessing, but with magical memory sharing of torch Tensors across proc...