orch.cat函数
【pytorch】torch.cat 使用 -
PyTorch中的torch.cat函数是一个强大工具,用于在指定维度上将多个张量串联起来。它旨在合并具有相同形状(除了指定维度)或完全为空的张量序列,以便进行有效的数据处理和模型构建。其基本用法如下:当你需要在某个维度(如dim=0或dim=1)上连接一系列张量时,只需提供这些张量作为参数给torch.cat函数。它有帮助请点赞。
一、张量拼接与切分1.1 torch.cat torch.cat函数用于将张量按指定维度进行拼接。例如,(2,3)形状的张量进行拼接后,形状会变为(2,6)。这里的dim参数代表拼接的维度,与axis概念相同,0表示列拼接,1表示行拼接。1.2 torch.stack torch.stack函数则在新创建的维度上进行拼接操作。若传入参数为好了吧!
PyTorch中的torch.cat函数是一个强大工具,用于在指定维度上将多个张量串联起来。它旨在合并具有相同形状(除了指定维度)或完全为空的张量序列,以便进行有效的数据处理和模型构建。其基本用法如下:当你需要在某个维度(如dim=0或dim=1)上连接一系列张量时,只需提供这些张量作为参数给torch.cat函数。它有帮助请点赞。
一、张量拼接与切分1.1 torch.cat torch.cat函数用于将张量按指定维度进行拼接。例如,(2,3)形状的张量进行拼接后,形状会变为(2,6)。这里的dim参数代表拼接的维度,与axis概念相同,0表示列拼接,1表示行拼接。1.2 torch.stack torch.stack函数则在新创建的维度上进行拼接操作。若传入参数为好了吧!
torch.cat()函数用于将两个张量在指定维度上拼接起来。这个函数的cat来源于concatenate,意味着拼接或者连接。当使用torch.cat()时,需要指定一个张量序列seq,并在指定的维度上进行连接操作。此外,还有一个类似的函数叫做torch.stack(),它的作用是保留两个信息:沿着一个新维度对输入的张量序列进行连接。
torch.cat() 可以对tensor进行上下或左右拼接,其传入的参数为:dim 控制拼接的维度,dim=0 为上下拼接,dim=1 为左右拼接 [1] 。下面是实例详解:
Python维度变化函数总结 -
torch.squeeze(input, dim=None):删除输入张量中所有维度为1的,或只在指定dim上的1。这有助于去除仅起扩展作用的维度。torch.cat(tensor, dim=0):将多个tensor拼接,根据dim(0或1)决定按行或列拼接。例如,按行拼接(A, B)时,需确保列数一致。torch.stack(inputs, dim=0):堆叠多个tensor有帮助请点赞。
torch.cat(seq,dim=0,out=None)->Tensor 在给定维度上对输入张量序列seq进行连接操作由这可以想到卷积神经网络的全连接层torch.cat() 可以看做torch.split() 和torch.chunk() 的逆运算torch.chunk(tensor,chunks,dim)->>tensors 将张量沿给定维度分块torch.gather(input,dim,index,out=后面会介绍。
[PyTorch] Tensor操作(持续更新...) -
torch.cat()和torch.stack()在合并Tensor时有所不同:torch.cat()沿现有维度增加数据,类似于连接,而torch.stack()则会新增一个维度,类似于堆叠。理解这种区别对于构建复杂的数据结构至关重要。还有tensor.masked_fill(),这个函数用于根据mask中的布尔值替换tensor中对应位置的值,常用于数据清洗或条件说完了。
组合与分块操作是Tensor处理的关键环节。torch.cat()用于沿指定维度拼接,保持其他维度相同;torch.stack()则增加新的维度。chunk()和split()分别负责按照块数或大小进行分块。索引操作类似Numpy,包括下标索引、选择索引等,其中where()函数的使用要注意其广播规则和维度一致性。Tensor的维度变形包括调整到此结束了?。
pytorch 中的常用矩阵操作 -
Pytorch中的矩阵操作:#160; 随机矩阵:torch.randn(d0, d1, d2, 有帮助请点赞。) 添加维度:tensor.unsqueeze(0) 压缩维度: tensor.squeeze(0) 按维度拼接tensor:torch.cat(inputs, dim=0, 有帮助请点赞。) 维度堆叠:torch有帮助请点赞。.
torch.expand():扩展张量尺寸。torch.cat():横向或纵向连接多个张量。torch.squeeze():删除张量中维度为1的轴。torch.unsqueeze():在张量中增加维度。以上内容详细阐述了PyTorch基础学习(一)中的张量操作及常用函数,为深入理解与应用PyTorch打下了坚实基础。参考资源:Deep Learning Course (Spring 好了吧!