torch.cat view

torch.cat 是 PyTorch 中的一个函数，用于将多个张量（tensor）拼接在一起。它的语法如下：

torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) -> Tensor

其中，tensors 是要拼接的张量序列，dim 是指定拼接维度的参数，out 是输出张量（可选）。例如，我们有两个张量：

import torch

x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 4)

我们可以将它们在第二个维度上拼接起来：

z = torch.cat([x, y], dim=1)
print(z.shape)  # 输出：torch.Size([2,7])

这里我们将 x 和 y 拼接在了第二个维度上，因此输出的张量 z 的形状是 [2, 7]。

相关问题

def decode_outputs(self, outputs, dtype): grids = [] strides = [] for (hsize, wsize), stride in zip(self.hw, self.strides): yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(hsize), torch.arange(wsize)]) grid = torch.stack((xv, yv), 2).view(1, -1, 2) grids.append(grid) shape = grid.shape[:2] strides.append(torch.full((*shape, 1), stride)) grids = torch.cat(grids, dim=1).type(dtype) strides = torch.cat(strides, dim=1).type(dtype) outputs[..., :2] = (outputs[..., :2] + grids) * strides outputs[..., 2:4] = torch.exp(outputs[..., 2:4]) * strides return outputs 在GPU环境进行速度优化 并提供代码示例

以下是一个使用CUDA并行计算的示例代码：

import torch

class Decoder:
    def __init__(self, hw, strides):
        self.hw = hw
        self.strides = strides

    def decode_outputs(self, outputs, dtype):
        grids = []
        strides = []
        for (hsize, wsize), stride in zip(self.hw, self.strides):
            yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(hsize), torch.arange(wsize)])
            grid = torch.stack((xv, yv), 2).view(1, -1, 2)
            grids.append(grid)
            shape = grid.shape[:2]
            strides.append(torch.full((*shape, 1), stride))
        grids = torch.cat(grids, dim=1).type(dtype).cuda()
        strides = torch.cat(strides, dim=1).type(dtype).cuda()
        outputs = outputs.cuda()
        outputs[..., :2] = (outputs[..., :2] + grids) * strides
        outputs[..., 2:4] = torch.exp(outputs[..., 2:4]) * strides
        return outputs.cpu()

这段代码与之前的代码基本相同，只是在计算 grids 和 strides 时，将其转换为 CUDA 张量，并使用 GPU 进行计算。同时将模型输出 outputs 也转换为 CUDA 张量，并在计算后将其转换回 CPU 张量。这样可以在 GPU 环境下采用并行思维进行速度优化，提高代码的执行效率。

import torch x = torch.tensor([]) y = torch.tensor([1, 2, 3]) z = torch.cat((x, y), dim = 1)

这段代码会报错，因为在对 x 进行拼接时，x 是一个空的张量，没有指定维度。正确的写法应该是：

import torch 
x = torch.tensor([])
y = torch.tensor([1, 2, 3])
z = torch.cat((x.view(1,-1), y.view(1,-1)), dim = 1)

这里使用了 `view` 方法将 x 和 y 的维度都转换成 `(1, -1)`，然后在第二维上进行拼接。