Torch.cat Torch.cat Torch.cat的用法 实例 Torch.cat的用法 torch.cat是将两个张量(tensor)拼接在一起,cat是concatnate的意思,即拼接,联系在一起。 实例 根据实验可以看出,torch.cat([a,b],dim=1) 是在channel维度上对a和b进行了concatnate。同理,dim=0就是对batch维度上进行拼接,此时的shape就会变成to...
此处的#dim = 0: 代表基于batchSize拼接#dim = 1: 代表基于通道拼接#dim = 2: 代表基于高拼接#dim = 3: 代表基于宽拼接#===data3 = torch.cat([data1, data2], dim=0) data4= torch.cat([data1, data2], dim=1) data
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...
torch.cat()的拼接效果 # torch.cat可以理解成拼接,dim=0表示按行拼接,dim=1表示按列拼接,不增加维度 c0 = torch.cat((a, b), dim=0) print(f'c0.shape:{c0.shape}\nc0={c0}') c1=torch.cat((a,b),dim=1) print(f'c1.shape:{c1.shape}\nc1={c1}') 拼接后得到的张量shape变化,但维...
首先我们看dim=0 c=torch.cat((a, b), dim=0) >>> c tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) 在pytorch中,默认的tensor维度顺序是(B, C, H, W) 上面是二维的tensor,因此是(H, W) 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 ...
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。
b = torch.cat((a,a),dim=0) b Out[6]: 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, -0.1320], ...
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...
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[]