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。...
比如`torch.cat` 函数,`cat` 是“concatenate” 的缩写,意思是拼接,它的作用就是把多个张量拼接在一起。再如 `torch.sqrt` 函数,`sqrt` 是“square root” 的缩写,就是对输入的张量元素求平方根。 2. 类命名。 使用大写字母开头的驼峰命名法。 类名通常以大写字母开头,后续每个单词的首字母也大写,这种方式...
(2,2,3,4) printt(x,"x") y = torch.ones(48).reshape(2,2,3,4) printt(y,"y") a = torch.cat((x,y),dim = 0) printt(a,"a") b = torch.cat((x,y),dim = 1) printt(b,"b") c = torch.cat((x,y),dim = 2) printt(c,"c") d = torch.cat((x,y),dim = 3...
torch.cat 用于连接多个张量 当dim=0时张量按竖直方向连接,dim=1时按水平方向连接
torch.cat() python 清晰可见:dim=0按行拼接,dim=1按列拼接。 【TensorFlow】——不同shape的tensor在神经网络中的应用(scalar,vector,matrix) 具体含义可以不管 1、scalar——标量 1)在神经网络中存在的场景 2)one_hot编码假设有m种分类,那么经过one_hot编码后,会使得属于的那一类的值为1,其余类为0 3)举例...
cat是concatnate的意思:拼接,联系在一起。 先说cat( )的普通用法 如果我们有两个tensor是A和B,想把他们拼接在一起,需要如下操作: 其次,cat还可以把list中的tensor拼接起来。 比如: 上面的代码可以合成一行来写: 转载自:https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10162356...【文档...
1 torch.cat()torch.cat(tensors,dim=0,out=None)→ Tensortorch.cat()对tensors沿指定维度拼接,但返回的Tensor的维数不会变 >>> import torch >>> a = torch.rand((2, 3)) >>> b = t…
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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[]