PyTorch中Tensor的拼接与拆分的实现-创新互联
拼接张量:torch.cat() 、torch.stack()
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在给定维度上对输入的张量序列 seq 进行连接操作
举个例子:
>>> import torch >>> x = torch.randn(2, 3) >>> x tensor([[-0.1997, -0.6900, 0.7039], [ 0.0268, -1.0140, -2.9764]]) >>> torch.cat((x, x, x), 0) # 在 0 维(纵向)进行拼接 tensor([[-0.1997, -0.6900, 0.7039], [ 0.0268, -1.0140, -2.9764], [-0.1997, -0.6900, 0.7039], [ 0.0268, -1.0140, -2.9764], [-0.1997, -0.6900, 0.7039], [ 0.0268, -1.0140, -2.9764]]) >>> torch.cat((x, x, x), 1) # 在 1 维(横向)进行拼接 tensor([[-0.1997, -0.6900, 0.7039, -0.1997, -0.6900, 0.7039, -0.1997, -0.6900, 0.7039], [ 0.0268, -1.0140, -2.9764, 0.0268, -1.0140, -2.9764, 0.0268, -1.0140, -2.9764]]) >>> y1 = torch.randn(5, 3, 6) >>> y2 = torch.randn(5, 3, 6) >>> torch.cat([y1, y2], 2).size() torch.Size([5, 3, 12]) >>> torch.cat([y1, y2], 1).size() torch.Size([5, 6, 6])
当前名称:PyTorch中Tensor的拼接与拆分的实现-创新互联
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