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...
使用torch.stack() 来将它们堆叠为一个 Tensor。 tensor_all = torch.stack(list_of_tensor) print(tensor_all) print(tensor_all.shape) 输出: tensor([[[2.1911e-01, 4.8939e-01, 5.1264e-01, 4.2860e-01, 4.2832e-01], [5.5072e-01, 9.0650e-01, 9.4573e-01, 2.9587e-01, 3.8711e-01], [8.3...
b = torch.tensor([[11, 22, 33], [44, 55, 66], [77, 88, 99]]) print(a) print(b) #在第1维(行)进行连接,相当于对相应通道中每个行进行组合 #取a的一行,b的一行,作为新tensor的第1行和第2行 #原来a:3*3,b:3*3,新tensor:3*2*3 c = torch.stack([a, b], 1) print(c.size(...
To stack list(tensors) 堆叠之前对stack函数做一点说明。Stack操作,先升维,再扩增。参考stack与cat。对张量进行堆叠操作,要求张量的shape一致: stack1=torch.stack(a)# default: dim=0, [2, 2, 2] print(stack1) stack2=torch.stack((stack1,b),0) print(stack2) 1...
使用torch.stack() 来将它们堆叠为一个 Tensor。 tensor_all = torch.stack(list_of_tensor) print(tensor_all) print(tensor_all.shape) 输出: tensor([[[2.1911e-01, 4.8939e-01, 5.1264e-01, 4.2860e-01, 4.2832e-01], [5.5072e-01, 9.0650e-01, 9.4573e-01, 2.9587e-01, 3.8711e-01], ...
如果一个列表包含很多tensor,需要使用stack来实现 torch_tensor = torch.stack(torch_list) 或者多个tensor合并成一个高维tensor,需要使用torch.cat((A,B),axis)来实现 简单理解:aix=0表示增加行,aix=1表示增加列 importtorch# 初始化三个 tensorA=torch.ones(2,3)#2x3的张量(矩阵)# tensor([[ 1., 1.,...
outputs = torch.stack(inputs, dim=?) → Tensor inputs : 待连接的张量序列。注:python的序列数据只有list和tuple。 dim : 新的维度, 必须在0到len(outputs)之间。注:len(outputs)是生成数据的维度大小,也就是outputs的维度值。 2.【note】: ...
pytorch之torch.stack() 首先需要明白: 1、标量(数) 2、向量(一维数组) 3、矩阵(二位数组) 4、张量(高维数组) 下面是实验部分: 1importtorch as t2 a=t.as_tensor((11,12,13))#tuple初始化一个tensor,(11,12,13) ,采用torch.as_tensor方法3 b=t.tensor([21,22,23])#list初始化一个tensor,(21...
outputs = torch.stack(inputs, dim=0) → Tensor 参数 inputs : 待连接的张量序列。 注:python的序列数据只有list和tuple。 dim : 新的维度, 必须在0到len(outputs)之间。 注:len(outputs)是生成数据的维度大小,也就是outputs的维度值。 2. 重点 函数中的输入inputs只允许是序列;且序列内部的张量元素,必...
data (array_like)– Initial data for the tensor. Can be a list, tuple, NumPy ndarray, scalar, and other types. dtype (torch.dtype, optional) – the desired data type of returned tensor. Default: if None, infers data type from data. device (torch.device, optional) – the desired ...