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...
# Torch Code: torch.stack(torch.meshgrid(*coord_seqs), dim=-1) # PaddlePaddle Code: paddle.stack(paddle.meshgrid(*coord_seqs), axis=-1) 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) # ...
torch.stack(tensors: Union[Tuple[Tensor, …], List[Tensor]], dim: _int=0, *, out: Option) import torch d=torch.randint(0,24,(3,4,2)) e=torch.randint(24,48,(3,4,2)) f=torch.randint(48,72,(3,4,2)) print(d) print(e) print(f) new_tensor4=torch.stack([d,e,f],dim...
A_sum_axis0 = A.sum(axis=0) A_sum_axis0, A_sum_axis0.shape (tensor([40., 45., 50., 55.]), torch.Size([4])) # 降维运算是一类操作的统称,例如求平均也是降维运算 A.sum(axis=[0, 1]) A.mean(), A.sum() / A.numel() (tensor(9.5000), tensor(9.5000)) A.mean(axis=0),...
torch.cat((a,b),dim=1)和torch.cat((a,b)axis=1)一样。 同理:torch.stack((a,b),dim=1)和torch.stack((a,b)axis=1)一样。 zz=torch.rand(100)#默认zz是列向量。而非行向量。 上述3行的情况,自己已经实际实验过。 结果为: 上述行数相同d,c,在第一维度也即列上拼接时,能拼接成100行六列...
dim (int)– the axis along which to index index (LongTensor)– the indices of elements to gather out (Tensor, optional)– the destination tensor sparse_grad (bool,optional)– If True, gradient w.r.t. input will be a sparse tensor. Example: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行...
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#在特定axis上做拼接 print(torch.cat((x1,x2),dim=0).shape) print(torch.cat((x1,x2),dim=1).shape) torch.Size([4, 5]) torch.Size([2, 10]) #相当于flatten z=x1.view(-1) print(z.shape) torch.Size([10]) #相当于做批量flatten ...
可以使用cat方法将多个张量端到端地连结(concatenate)起来,需要提供张量列表,并给出沿哪个轴连结。 注意:(1)提供的是张量列表,将需要连结的张量用()括起来。(2)给出按哪个轴连结,指的是Size形状中的第几个元素,例如两个形状为(2,3,4)的张量连结,若dim=0,则得到形状为(2+2,3,4)的张量;若dim=1,则得到...
torch.cat((X, Y), dim=0), torch.cat((X, Y), dim=1) (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.]]), ...