torch.cat的dim-1

时间: 2024-03-29 08:33:41 浏览: 49
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torch-1.0.0

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torch.cat函数是PyTorch中用于拼接张量的函数。它可以将多个张量按照指定的维度进行拼接。当dim参数设置为-1时，表示在最后一个维度上进行拼接。 具体来说，如果有两个形状相同的张量A和B，它们的形状为[batch_size, feature_dim]，那么使用torch.cat([A, B], dim=-1)将会得到一个形状为[batch_size, 2*feature_dim]的新张量。
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torch.cat()函数的官方解释，详解以及例子

可以直接看最下面的例子，再回头看前面的解释，就很明白了。 在pytorch中，常见的...—-torch.cat(inputs, dim=0) → Tensor 函数目的： 在给定维度上对输入的张量序列seq 进行连接操作。 outputs = torch.cat(input
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PyTorch的torch.cat用法

- torch.cat(tensors, dim=0)接受一个张量列表tensors和一个整数参数dim，dim表示拼接的维度。 - 如果dim为0，表示按行拼接，如果dim为1，表示按列拼接。对于更高维度的张量，dim可以是任何有效的轴...

torch.cat dim=-1

torch.cat(dim=-1)是PyTorch中的一个函数，用于将多个张量沿着指定维度进行拼接。在这里，dim=-1表示在最后一个维度上进行拼接。 具体来说，torch.cat(dim=-1)会将多个张量按照它们的最后一个维度进行拼接，生成一...

import torch def AddDataToTorch(oriData, newData, addDim): if (oriData.numel() != 0): if (len(oriData.shape) > addDim) and (len(newData.shape) > addDim): return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim = addDim) else: return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim = 0) mergeData = torch.Tensor() tmpData = torch.randn(3) for i in range(1, 10): mergeData = AddDataToTorch(mergeData, tmpData, 1) 这段代码为什么提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'numel'

return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=addDim) else: return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=0) mergeData = None tmpData = torch.randn(3) for i ...

def AddDataToTorch(oriData, newData, addDim): if oriData is None: return newData elif (len(oriData.shape) > addDim) and (len(newData.shape) > addDim): return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=addDim) else: return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=0) mergeData = None tmpData = torch.randn(3) for i in range(1, 10): mergeData = AddDataToTorch(mergeData, tmpData, 1) 这个代码的mergeData.shape为什么是27行1列

由于 mergeData 的维度是 (None, 1)，而 tmpData 的维度是 (3,)，因此在第1维上进行拼接，即将 tmpData 沿着第1维复制三次，然后将三份数据沿着第1维拼接起来，最终得到一个 27 行 1 列的矩阵。

torch.cat dim=1

torch.cat(dim=1)是指在维度1上对张量进行拼接操作。具体来说，它会将两个张量按行并排起来。这意味着原始张量的列数会增加，行数不变。例如，如果有两个形状分别为(3, 4)和(3, 4)的张量x和y，那么torch.cat((x, y),...

修改下列模块代码，使其能够对三维模型的直线特征进行提取：class FaceKernelCorrelation(nn.Module): def __init__(self, num_kernel=64, sigma=0.2): super(FaceKernelCorrelation, self).__init__() self.num_kernel = num_kernel self.sigma = sigma self.weight_alpha = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * np.pi) self.weight_beta = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * 2 * np.pi) self.bn = nn.BatchNorm1d(num_kernel) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, normals, neighbor_index): b, _, n = normals.size() center = normals.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1).unsqueeze(4) neighbor = torch.gather(normals.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, 3), 2, neighbor_index.unsqueeze(1).expand(-1, 3, -1, -1)) neighbor = neighbor.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1, -1) fea = torch.cat([center, neighbor], 4) fea = fea.unsqueeze(5).expand(-1, -1, -1, -1, -1, 4) weight = torch.cat([torch.sin(self.weight_alpha) * torch.cos(self.weight_beta), torch.sin(self.weight_alpha) * torch.sin(self.weight_beta), torch.cos(self.weight_alpha)], 0) weight = weight.unsqueeze(0).expand(b, -1, -1, -1) weight = weight.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, n, -1) weight = weight.unsqueeze(4).expand(-1, -1, -1, -1, 4, -1) dist = torch.sum((fea - weight)**2, 1) fea = torch.sum(torch.sum(np.e**(dist / (-2 * self.sigma**2)), 4), 3) / 16 return self.relu(self.bn(fea))

length = torch.sqrt(torch.sum(line**2, dim=-1, keepdim=True)) direction = line / (length + 1e-8) fea = torch.cat([center, direction, length], dim=4) fea = fea.unsqueeze(5).expand(-1, -1, -1, -1, -...

rgbd = torch.cat([rgb, depth.unsqueeze(-1)], dim=-1).unsqueeze(0)

depth.unsqueeze(-1) 表示在深度图像的最后一维上增加一个维度，将其转换为一个形状为 (H, W, 1) 的 3D 张量，其中 H 和 W 分别表示深度图像的高度和宽度。然后，rgb 和转换后的 depth 张量在最后一个...

torch.cat(dim=-1)

torch.cat(dim=-1) is a PyTorch function that concatenates tensors along a given dimension. The "-1" dimension refers to the last dimension of the tensors being concatenated. For example, if we have ...

torch.cat dim参数的作用

torch.cat()函数中的dim参数是关键，它控制了沿着哪个维度进行...result = torch.cat((tensor1, tensor2, tensor3), dim=0) 在这个例子中，result将会是一个形状为(3,)的新张量，包含了原始张量的内容。

depth = depth.unsqueeze(-1).repeat([1, 1, 3]) rgbd = torch.cat([rgb, depth], dim=-1).unsqueeze(0)

.unsqueeze(0) 表示在 torch.cat([rgb, depth], dim=-1) 张量的第一个维度上新增一个维度，即将 shape 由 (height, width, 6) 变为 (1, height, width, 6)。这个操作可以在整个张量上新增一个维度，表示这是...

解释代码：w = q[..., :1] xyz = q[..., 1:] torch.cat((w, -xyz), dim=len(q.shape)-1)

3. torch.cat((w, -xyz), dim=len(q.shape)-1)：这一行代码使用了 PyTorch 库的 torch.cat() 函数来进行张量的拼接。torch.cat() 函数接受一个元组作为输入，并在指定的维度上进行拼接。在这里，我们将 w 和...

def forward(self, state): a = torch.tanh(self.l1(state.float())) a = self.bn1(a) a = torch.tanh(self.l2(a)) a = self.bn2(a) a = torch.tanh(self.l3(a)) current_power_t = self.compute_power(a.detach()).expand(-1, 2 * self.M ** 2) / np.sqrt(self.power_t) real_normal, imag_normal = self.compute_phase(a.detach()) real_normal = real_normal.expand(-1, self.N) imag_normal = imag_normal.expand(-1, self.N) division_term = torch.cat([current_power_t, real_normal, imag_normal], dim=1) return self.max_action * a / division_term逐行解释一下这段代码

11. division_term = torch.cat([current_power_t, real_normal, imag_normal], dim=1): 将 current_power_t、real_normal 和 imag_normal 沿着列方向拼接起来，形成一个大小为 (-1, 2 * self.M ** 2 + 2 * self.N...

concat = torch.cat((left, right), dim=1) flat = concat.view(-1, 512 * 4 * 5)在做什么

torch.cat((left, right), dim=1)表示在维度1上将left和right进行拼接，得到的张量的形状为(batch_size, 1024, 4, 5)，再通过concat.view(-1, 512 * 4 * 5)将拼接后的张量reshape成一个新的形状为(-1, 512 * 4 * 5)...

def forward(self, state): a = torch.tanh(self.l1(state.float())) # Apply batch normalization to the each hidden layer's input a = self.bn1(a) a = torch.tanh(self.l2(a)) a = self.bn2(a) a = torch.tanh(self.l3(a)) # Normalize the transmission power and phase matrix current_power_t = self.compute_power(a.detach()).expand(-1, 2 * self.M ** 2) / np.sqrt(self.power_t) real_normal, imag_normal = self.compute_phase(a.detach()) real_normal = real_normal.expand(-1, self.N) imag_normal = imag_normal.expand(-1, self.N) division_term = torch.cat([current_power_t, real_normal, imag_normal], dim=1) return self.max_action * a / division_term

这段代码是一个用于无线通信的深度强化学习模型的前向传播函数。它接收一个状态变量 state，并将其输入到三个全连接层中，每个层都使用了批量归一化和双曲正切函数作为激活函数。然后，它使用了一些方法来规范化传输...

torch.cat((A,B), dim=1)和torch.cat((A,B), dim=-1)分别代表什么？

torch.cat((A, B), dim=1) 和 torch.cat((A, B), dim=-1) 是PyTorch库中用于连接（concatenate）张量（tensors）的两个常用方式。 1. 当 dim=1 时[^1]，torch.cat 沿着张量的列（columns）方向堆叠 A 和 B...

这段代码有什么错误def forward(self,x): num_nodes = x.size(1) # sub_graph size batch_size = x.size(0) W = torch.cat([self.W] * batch_size, dim=0) representation = torch.matmul(x, W) r_sum = torch.sum(representation, dim=-1, keepdim=False) b = torch.zeros([batch_size, num_nodes]) b = Variable(b) one = torch.ones_like(r_sum) zero = torch.zeros_like(r_sum) label = torch.clone(r_sum) label = torch.where(label == 0, one, zero) b.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = representation_similarity return representation_global.squeeze(dim=1)

representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1)...

def forward(self, x1, x2): x1 = x1.to(torch.float32) x2 = x2.to(torch.float32) channel1_conv1 = self.channel1_conv1(x1).squeeze(dim=2) channel1_conv1 = torch.max(channel1_conv1, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel1_conv2 = self.channel1_conv2(x1).squeeze(dim=2) channel1_conv2 = torch.max(channel1_conv2, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel1_conv3 = self.channel1_conv3(x1).squeeze(dim=2) channel1_conv3 = torch.max(channel1_conv3, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel1_conv4 = self.channel1_conv4(x1).squeeze(dim=2) channel1_conv4 = torch.max(channel1_conv4, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) X1 = torch.cat([channel1_conv1, channel1_conv2, channel1_conv3, channel1_conv4], dim=1) channel2_conv1 = self.channel2_conv1(x2).squeeze(dim=2) channel2_conv1 = torch.max(channel2_conv1, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel2_conv2 = self.channel2_conv2(x2).squeeze(dim=2) channel2_conv2 = torch.max(channel2_conv2, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel2_conv3 = self.channel2_conv3(x2).squeeze(dim=2) channel2_conv3 = torch.max(channel2_conv3, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel2_conv4 = self.channel2_conv4(x2).squeeze(dim=2) channel2_conv4 = torch.max(channel2_conv4, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) X2 = torch.cat([channel2_conv1, channel2_conv2, channel2_conv3, channel2_conv4], dim=1) X2 = torch.cat([X1, X2], dim=1) output = self.layer3(X2)

这个神经网络的具体结构是由一些卷积层、池化层和全连接层构成的，其中 channel1_conv1-4 和 channel2_conv1-4 是卷积层，layer3 是全连接层。这个神经网络的输入是两个通道的数据，通过卷积和池化操作后，将两个...
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