torch二维张量的第一列乘2，第二列乘3

在PyTorch中，你可以使用`torch`库操作张量。对于二维张量（即矩阵），如果你想要将第一列元素乘以2，第二列元素乘以3，可以这样做：

import torch

# 假设 tensor_a 是一个二维张量，例如：
tensor_a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 首先，你需要获取第一列和第二列，这可以通过索引来完成：
col_1 = tensor_a[:, 0]  # 第一列
col_2 = tensor_a[:, 1]  # 第二列

# 然后分别对两列做乘法：
col_1_scaled = col_1 * 2
col_2_scaled = col_2 * 3

# 将结果合并回原始形状，通常使用 `unsqueeze` 来添加缺失的维度：
scaled_tensor = torch.cat((col_1_scaled.unsqueeze(-1), col_2_scaled.unsqueeze(-1)), dim=1)

print(scaled_tensor)

上述代码将会得到一个新的二维张量，其中第一列是原第一列的两倍，第二列是原第二列的三倍。

相关问题

torch 选择二维张量第二维存储在另一个张量中的序号对应值

可以使用 `torch.gather()` 函数来实现这个功能。具体来说，假设有一个二维张量 `A`，它的第二维存储了另一个张量 `B` 中的序号，我们想要得到一个新的张量 `C`，它的值是 `B` 中对应序号的值。

以下是示例代码：

import torch

# 创建示例张量 A 和 B
A = torch.randn(3, 4)
B = torch.tensor([[1, 3, 0, 2], [2, 1, 3, 0], [0, 2, 1, 3]])

# 使用 gather 函数获取对应值
C = torch.gather(A, 1, B)

print("A:")
print(A)

print("B:")
print(B)

print("C:")
print(C)

输出结果如下：

A:
tensor([[ 0.5794,  1.0303, -1.7010, -0.0530],
        [ 0.5791, -1.5785,  0.1576,  1.1485],
        [-0.0741, -0.4228, -0.8522,  1.6019]])
B:
tensor([[1, 3, 0, 2],
        [2, 1, 3, 0],
        [0, 2, 1, 3]])
C:
tensor([[ 1.0303, -0.0530,  0.5794, -1.7010],
        [ 0.1576, -1.5785,  1.1485,  0.5791],
        [-0.0741, -0.8522, -0.4228,  1.6019]])

可以看到，张量 `C` 的每一行对应于 `A` 中的一行，而每一列对应于 `B` 中的一个序号对应的值。

torch tensor一维张量转二维

要将一维张量转换为二维张量，可以使用torch的view方法。view方法可以改变张量的形状，但要确保转换后的形状与原始张量中的元素数量一致。

下面是将一维张量转换为二维张量的示例代码：

import torch

# 创建一维张量
tensor1d = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用view方法将一维张量转换为二维张量
tensor2d = tensor1d.view(1, -1)  # 第一个参数表示行数，第二个参数-1表示自动计算列数

print("原始张量：", tensor1d)
print("转换后的张量：", tensor2d)

输出结果：

原始张量： tensor([1, 2, 3, 4, 5])
转换后的张量： tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])