在PyTorch 中,可以通过torch.cat(tensors, dim = 0)函数拼接张量,其中参数 tensor 保存了所有需要合并张量的序列(任何Python的序列对象,比如列表、元组等),dim 参数指定了需要合并的维度索引。 以包含批量维度的图像张量为例,设张量A保存了 4 张,长和宽为 32 的三通道像素矩阵,则张量A的形状为[4,3,32,32]...
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。 如对两个1*2维的tensor在第0个维度上st...
PyTorch 张量(Tensor) 张量是一个多维数组,可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数据结构。 在 PyTorch 中,张量(Tensor)是数据的核心表示形式,类似于 NumPy 的多维数组,但具有更强大的功能,例如支持 GPU 加速和自动梯度计算。 张量支持多种数据类型(整型、浮点
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) >>>importtorch>>> A=torch.ones(2,3)#2x3的张量(矩阵)>>>...
tensor([[1., 2., 1., 1.], [1., 2., 1., 1.], [1., 2., 1., 1.], [1., 2., 1., 1.]]) 横向拼接 t1 = torch.cat([tensor, tensor, tensor],dim = 1) print(t1) tensor([[1., 2., 1., 1., 1., 2., 1., 1., 1., 2., 1., 1.], [1., 2., 1....
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 ...
检查维度：在进行拼接操作之前，使用 tensor.size() 检查张量的维度，确保它们在非拼接维度上的形状一致。逐步拼接：对于大规模数据，可以分步拼接，逐步构建最终张量，以降低内存消耗。优化内存：在内存紧张的情况下，考虑使用其他操作或技术（如分批处理）来减少一次性拼接的数据量。总结 torch.cat 是 PyTorch 中一个...
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) #2x3的张量(矩阵) >>> ...
命令1:拼接-torch.cat() 格式: torch.cat(tensors, dim=0, out=None) → Tensor 解释:在指定维度上拼接两个tensor >>> x = torch.randn(2, 3) >>> x tensor([[ 0.6580, -1.0969, -0.4614], [-0.1034, -0.5790, 0.1497]]) >>> torch.cat((x, x, x), 0) # 在dim=0上拼接,也就是行...
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。