tensor object has no attribute append

`torch.tensor` 是 PyTorch 中的一个张量对象，它不支持直接使用 `append` 方法来添加元素。如果您想要将元素逐个添加到张量中，可以使用以下方法：

import torch

DG = torch.tensor([])  # 创建一个空张量

for _ in range(10):
    # 生成新的元素
    new_element = torch.tensor([1, 2, 3])

    # 将新元素与现有张量拼接
    DG = torch.cat((DG, new_element.unsqueeze(0)), dim=0)

print(DG)

在这个例子中，我们首先创建了一个空张量 `DG`。然后使用循环来生成新的元素，并通过 `torch.cat` 函数将新元素与现有张量拼接起来。注意在拼接之前，我们使用 `unsqueeze(0)` 将新元素的维度增加到 `(1, 3)`，以便能够正确地进行拼接。

请注意，由于每次循环时都会创建一个新张量并拼接，这种方法可能会产生较大的开销。如果您已经知道最终张量的形状，并且内存预分配对您来说不是问题，那么最好是先创建一个具有正确形状的空张量，然后逐个填充元素。

相关问题

'Tensor' object has no attribute 'append'

非常抱歉，我的回答有误。在 PyTorch 中，张量是不可变的，因此不能直接在其末尾添加一个新元素。如果你需要在张量末尾添加新元素，你可以使用`torch.cat()`函数将原始张量和新元素合并成一个新的张量。例如，如果你有一个名为`tensor`的张量，并且你想在其末尾添加一个新元素`new_element`，可以使用以下代码：

new_tensor = torch.cat([tensor, torch.tensor([new_element])])

这样，你就可以得到一个包含原始张量和新元素的新张量`new_tensor`。需要注意的是，`torch.tensor()`函数用于创建一个包含指定元素的新张量，因此你需要将新元素包装在一个张量中才能使用`torch.cat()`函数。同时，需要将张量的维度与原始张量的维度相同，否则可能会引发错误。

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'append'

这个错误通常发生在你尝试在一个Tensor对象上使用append方法时。Tensor对象是PyTorch中的张量对象，它不支持像Python列表一样的append操作。

如果你想将多个Tensor对象合并成一个Tensor对象，你可以使用torch.cat()函数。例如，假设你有两个形状为(3, 4)的Tensor对象a和b，你可以将它们合并成一个形状为(6, 4)的Tensor对象，代码如下：

import torch

a = torch.randn(3, 4)
b = torch.randn(3, 4)

c = torch.cat([a, b], dim=0)

print(c.shape)  # 输出: torch.Size([6, 4])

如果你想将多个Tensor对象保存在一个列表中，你可以使用Python列表，并在需要时将它们从列表中取出。例如：

import torch

tensor_list = []

a = torch.randn(3, 4)
b = torch.randn(3, 4)

tensor_list.append(a)
tensor_list.append(b)

# 从列表中取出第一个Tensor对象
first_tensor = tensor_list[0]

print(first_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([3, 4])