在使用PyTorch的中张量拼接操作torch.cat()时很容易犯得的一个错误是张量的维度不一致问题。 例如: x = torch.randn(4, 3, 64, 64) print(x.size()) y = torch.randn(4, 4, 1, 1) print(y.size()) print(y[0]) torch.cat((x, y), dim=1).size() #通道维上的拼接操作 RuntimeError: ...
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...
b = torch.cat((a,a),dim=0)bOut[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], [-0.2133, 0.3769, 0.5940, -1.3333]], [...
当然,如果我们想要避免算错,也可以用-1来替换其中一个数字,此时系统会根据你给的一直,计算出另一个值来,如下图 x2 = torch.reshape(x1,(2,-1)) print(x2) 1. 2. 输出结果是: tensor([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10, 11]]) 1. 2. 两个的数字不能同时为-1,就像解方...
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...
torch.cat(inputs, dimension=0): 在给定维度上对输入的张量序列seq进行连接操作。 inputs (sequence of Tensors) dimension (int optional) - 沿着此维连接张量序列 torch.chunk(tensor, chunks, dim=0): 在给定维度上将输入张量进行分块 tensors(Tensors) - 待分场的输入张量 ...
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...
1.常见的 没有string类型 2.对于string,使用别的方式进行处理 one-hot Embedding word2vec glove 3.dim=0 标量 4.dim=1 小写的时候,写入的是具体的值,列表 大写的时候,传入的是,size的张量 5.dim=2 6.dim=3 均匀分布 7.mixed 8.程序 importtorchimportnumpy as np"""数据类型"""#常见的类型判断a ...
# 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) # ...
x= rearrange(x,'b h w (p1 p2 c)-> b (h p1) (w p2) c', p1=2, p2=2, c=1) rearrange函数的输入包括三部分,x是输入张量,'b h w (p1 p2c)-> b (h p1) (w p2)c'是张量重排规则,p1=self.dim_scale, p2=self.dim_scale,c=C//self.dim_scale是重排规则中的相关变量赋值。这个格...