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。...
(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
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... 【...
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…
x = torch.cat([z,l,k],dim=1) RuntimeError:Expected objet of type Variable torch.cuda.FloatTensor type variable torch cuda.LongTensor at position#2for iterable argument tensors this proble occure with pytorch 0.30 Member fmassacommentedApr 12, 2018 ...
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[]
pytorch中torch.cat(),torch.chunk(),torch.split()函数的使用方法 在pytorch中,同样有这样的函数,那就是torch.cat()函数...,进行列连接的张量要求行数相同第二个参数dim表示维度,dim=0则表示按行连接,dim=1表示按列连接a=torch.tensor([[1,2,3,4],[1,2,3,4]])b=torch.tensor...[1, 2, 3, ...
import torch # 创建两个张量 tensor1 = torch.tensor([]) tensor2 = torch.tensor([1, 2]) # 在第一个维度上拼接这两个张量 result = torch.cat((tensor1, tensor2.unsqueeze(0)), dim=0) print(result) torch transpose用法 在PyTorch 中,torch.transpose() 函数用于对张量的维度进行转置。它接受一...