使用torch.cat函数进行张量拼接: torch.cat函数接受一个张量列表(或元组)和一个指定拼接维度的参数。它会沿着指定的维度将列表中的张量拼接在一起。 指定拼接的轴(axis): 在torch.cat函数中,dim参数指定了拼接的轴。例如,dim=0表示沿着第0维(行方向)拼接,dim=1表示沿着第1维(列方向)拼接。 (可选)验证拼接后...
1. torch.cat(data, axis) # data表示输入的数据, axis表示进行串接的维度 t =Test() t.num= 50print(t.num) a= torch.tensor([[1, 1]]) b= torch.tensor([[2, 2]]) x=[] x.append(a)#维度是[1, 1, 2]x.append(b)#维度是[2, 1, 2]c= torch.cat(x, 0)#将维度进行串接print...
A.cumsum(axis=0) 沿某个轴计算A元素的累积总和,比如axis=0(按行计算),可以调用cumsum函数。此函数不会沿任何轴降低输入张量的维度,每一行是前面几行的和 A = torch.arange(20, dtype=torch.float32).reshape(5, 4) A.cumsum(axis=0) tensor([[ 0., 1., 2., 3.], [ 4., 6., 8., 10.],...
grouped_points = index_points(points, idx) new_points = torch.cat([grouped_xyz_norm, grouped_points], dim=-1) # [B, npoint, nsample, C+D] else: new_points = grouped_xyz_norm if returnfps: return new_xyz, new_points, grouped_xyz, fps_idx else: return new_xyz, new_points def ...
axis = 0:压缩行,对各列求标准差,返回 1* n 矩阵 axis =1 :压缩列,对各行求标准差,返回 m *1 矩阵,二维中(axis=-1与axis=1等价) np.exp()# input_array= np.array([1,2,3])exp_array= np.exp(input_array) 计算e的1、2、3次方 ...
需要注意参数 dim 换成 axis4.2 torch.cat() 转 paddle.concat()# Torch Code: inp = torch.cat([rel_coord, r_rev.unsqueeze(-1)], dim=-1) # PaddlePaddle Code: inp = paddle.concat([rel_coord, r_rev.unsqueeze(-1)], axis=-1) 4.3 Tensor.mul() -> Tensor.multiply()# Torch Code: ...
可以将axis的参数理解为将原来的第0维移动至axis 的位置上(如torch的例子所示) ...torch.stack()的官方解释,详解 可以直接看最下面的例子,再回头看前面的解释 在pytorch中,常见的拼接函数主要是两个,分别是: stack() cat() 常见情况,这两个函数互相纠缠:torch.stack()一般是为了torch.cat()准备数据而存在...
torch.cat((x,x),0)# 在axis=0 上进行拼接 torch.stack()也是进行两个Tensor之间的合并,但合并之后会增加一个维度: torch.stack((a,a),0) 公众号【经济知识综合】 参考资料 [1] cnblog: 查看CPU 数量/名称:https://blog.csdn.net/guaizaiguaizai/article/details/121629944 ...
torch.cat() 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。 nn.embedding 将词向量再映射在不同维度进行表征 ...
t.shape torch.Size([1, 36]) t = torch.cat((t[:,:3], t[:,4:]), axis = 1) t.shape torch.Size([1, 35]) 原文由 Dishin H Goyani 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 社区维基1 发布于 2023-01-11 我认为通过索引来做到这一点更具可读性。 t[t!=t[0,3]] 结...