PyTorch学习笔记:torch.cat与torch.stack——张量的拼接 torch.cat() torch.stack() cat与stack的区别 torch.cat() 官方解释:利用给定的维度连接给定的张量序列(cat代表concatenate),所有张量必须具有相同的形状(连接维度除外)或为空。 相当于按指定维度将张量序列进行拼接 参数解释: tensor...Pytorch...
np.stack()和torch.stack()是一样的 torch.stack(tensors: Union[Tuple[Tensor, …], List[Tensor]], dim: _int=0, *, out: Option) import torch d=torch.randint(0,24,(3,4,2)) e=torch.randint(24,48,(3,4,2)) f=torch.randint(48,72,(3,4,2)) print(d) print(e) print(f) new...
torch.chunk(input, chunks, dim=0)→ List of Tensors Splits a tensor into a specific number of chunks. Last chunk will be smaller if the tensor size along the given dimension dim is not divisible by chunks. Parameters input (Tensor)– the tensor to split chunks (int)– number of ch...
torch.reshape(input, shape) → Tensor torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)[source] torch.squeeze(input, dim=None, out=None) → Tensor torch.stack(tensors, dim=0, out=None) → Tensor torch.take(input, index) → Tensor ...
placeholderrepresents a function input. Thenameattribute specifies the name this value will take on.targetis similarly the name of the argument.argsholds either: 1) nothing, or 2) a single argument denoting the default parameter of the function input.kwargsis don’t-care. Placeholders correspond...
torch.cat() 和 torch.stack()略有不同 torch.cat(tensors,dim=0,out=None)→ Tensor torch.cat()对tensors沿指定维度拼接,但返回的Tensor的维数不会变,可理解为续接; torch.stack(tensors,dim=0,out=None)→ Tensor torch.stack()同样是对tensors沿指定维度拼接,但返回的Tensor会多一维,可理解为叠加;...
注意torch.cat 和 torch.stack 的区别在于 torch.cat 沿着给定的维度拼接,而 torch.stack 会新增一维。例如当参数是 3 个 10×5 的张量,torch.cat 的结果是 30×5 的张量,而 torch.stack 的结果是 3×10×5 的张量。 tensor= torch.cat(list_of_tensors, dim=0)tensor= torch.stack(list_of_tensors...
2. torch.stack() torch.stack(tensors, dim=0) 沿新维度拼接张量。 参数: tensors:张量序列 dim:要插入的维度。 importtorch a = torch.rand((2,3)) b = torch.rand((2,3)) c = torch.stack((a, b))print(a.size(), b.size(), c.size()) ...
切片 torch.tensor_split(input, indices_or_sections, dim=0) → List of Tensors 是按照索引拆分。相当于你指定了拆分位置的下标; 组合/拼接 torch.cat(tensors, dim=0, ***, out=None) → Tensor 拼接tensor 序列,可以指定dim 组合/拼接 torch.stack(tensors, dim=0, ***, out=None) → Tensor ...
# 测试torch_stack()拼接张量# 在新维度2上拼接,原有t是2×3,两个t拼接后变成12个元素,那么拼接后形状为(2,3,2),意思为“2个3×2矩阵”t_3=torch.stack([t,t],dim=2)print("t_3 is{}\nt_3 shape is{}".format(t_3,t_3.shape))# 在第1个维度前插入个新维度,原有维度降级t_4=torch....