importtorcha=torch.tensor([[ 1,2],[3,4]])b=torch.tensor([[5,6],[7,8]])#可以很容易看出来a和b都是shape为( 2, 2)的tensor>>>atensor([[1,2],[ 3,4]])>>>btensor([[5,6],[7,8]]) 首先我们看dim=0 c=torch.cat((a, b), dim=0) >>> c tensor([[1, 2], [3, 4]...
2.3 输入两个三维张量:dim=0 对通道进行拼接 2.4 输入两个三维张量:dim=1对行进行拼接 2.5 输入两个三维张量:dim=2对列进行拼接 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...
通过 torch.stack([anchor_x, anchor_y], dim=-1),将会生成一个形状为 (M, N, 2) 的三维张量,其中最后一个维度的大小为 2,分别对应 anchor_x 和 anchor_y 中的数据。 anchor_x=[[x11,x12,...,x1N],[x21,x22,...,x2N],...[xM1,xM2,...,xMN]]anchor_y=[[y11,y12,...,y1N],[y21...
这就是torch.cat()函数的作用。torch.cat()的最基本用法如下: torch.cat(tensors, dim=0,out=None)-> Tensor AI代码助手复制代码 其中tensors表示要拼接的张量列表,dim表示我们希望在哪个维度上连接,默认是0,即在第一维上连接。out是输出张量,可不传入,当传入此参数时其大小必须能容纳在cat操作后的输出tensor...
torch.cat((X,Y),dim=0),torch.cat((X,Y),dim=1) Out: (tensor([[ 0., 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6., 7.], [ 8., 9., 10., 11.], [ 2., 1., 4., 3.], [ 1., 2., 3., 4.], [ 4., 3., 2., 1.]]), ...
cat()---拼接 函数目的: 在给定维度上对输入的张量序列seq 进行连接操作。 outputs = torch.cat(inputs, dim=?) → Tensor 参数 inputs : 待连接的张量序列,可以是任意相同Tensor类型的python 序列 dim : 选择的扩维, 必须在0到len(inputs[0])之间,沿着此维连接张量序列。 2...
Torchcat函数的语法如下: torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor 其中, tensors:这是一个张量序列,表示需要拼接的两个或多个张量。 dim:这是要在哪个维度上进行拼接的维度,可以是0、1、2、3等任意整数,也可以是一个元组。默认为0,表示沿着第一个维度进行拼接。
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函数是一个强大工具，用于在指定维度上将多个张量串联起来。它旨在合并具有相同形状（除了指定维度）或完全为空的张量序列，以便进行有效的数据处理和模型构建。其基本用法如下：当你需要在某个维度（如dim=0或dim=1）上连接一系列张量时，只需提供这些张量作为参数给torch.cat函数。它...
在处理多维张量时，比如dim=1（行向量方向），可以用来合并具有相同宽度的矩阵，形成一个更大的矩阵。通过灵活使用torch.cat，我们可以方便地处理和操作张量数据。总结来说，torch.cat是一个实用的函数，它在处理张量的维度连接时，能帮助我们高效地整合数据，是PyTorch中进行数据处理不可或缺的一部分。