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中。 Part 2: dim参数的说明 dim参数指示拼接发生的轴或维度。...
因为所谓的dim=0就是在H上进行拼接,也就是在高度上进行拼接,这才将两个tensor立起来 因此这个c的shape是(4, 2) 然后我们再来看dim=1 d=torch.cat((a, b), dim=1) >>> d tensor([[1, 2, 5, 6], [3, 4, 7, 8]]) 这里dim=1,也就是在W的方向上进行拼接,因此就很简单,横着拼接 所以最后...
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...
import torch a = [torch.arange(12).reshape(3, 4)] print(a) b = torch.cat(a, dim=0) print(b) 使用torch.cat去除[] 0 0 登录后才能查看或发表评论,立即 登录 或者逛逛 博客园首页 【推荐】还在用 ECharts 开发大屏?试试这款永久免费的开源 BI 工具!【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文...
b = torch.cat((a,2*a),dim=0)b.size()Out[9]: torch.Size([4, 3, 4])bOut[10]: tensor([[[ 0.1728, 1.2299, 1.1025, 1.2469], [-1.7841, -0.0682, -1.3842, 0.1034], [-0.2922, 0.5537, 1.8052, 1.6766]], [[ 0.6606, -0.1216, 0.6336, -0.9340], [-0.3626, -1.1162, 0.8975, -0....
cat((x, y), dim=1).size() #通道维上的拼接操作 RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. 这是说张量x和张量y在第1维度上形状不匹配,即(64x64)与(1x1)的张量形状无法实现张量拼接。解决办法,使用.resize()修改一下张量y的形状即可。代码如下: # 正确代码 x = torch....
1. torch.cat(inputs, dimension=0)说明 torch.cat用于对tensor的拼接,dim默认为0,即从第一维度拼接。表示为4维的图像tensor中,第一维默认为batchSize,第二维为channel(通道),第三维为height(图片的高),第四维为width(图片的宽),一般需要基于通道进行拼接。
8.1 cat AI检测代码解析 import torch a = torch.rand(4, 32, 8) b = torch.rand(5, 32, 8) c = torch.cat([a, b], dim=0) print(c.shape) # torch.Size([9, 32, 8]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 8.2 stack AI检测代码解析 import torch a1 = torch.rand(4,3,16,32) a2 = torch....
是指使用PyTorch库中的torch.cat函数来将多个张量按照指定的维度进行拼接。torch.cat函数可以将张量沿着指定的维度进行拼接,生成一个新的张量。 具体来说,torch.cat函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 torch.cat(tensors, dim=0, out=None) 其中,参数tensors是一个张量列表,表示要拼接的多个张量;参数dim表示拼接...
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。