pytorch将形状为(1024,512)的张量根据dim=1生成负样本

可以使用torch.repeat()函数来生成负样本。首先，你可以使用torch.unsqueeze()函数在dim=1的维度上扩展张量的大小，使其变为(1024, 1, 512)。然后，使用torch.repeat()函数将这个张量沿着dim=1的维度重复两次，得到形状为(1024, 3, 512)的张量。最后，通过torch.cat()函数将原始张量和重复后的张量在dim=1的维度上拼接起来，得到形状为(1024, 4, 512)的负样本张量。

下面是代码示例：

import torch

# 原始张量
tensor = torch.randn(1024, 512)

# 在dim=1的维度上扩展张量的大小
expanded_tensor = tensor.unsqueeze(1)

# 将扩展后的张量沿着dim=1的维度重复两次
repeated_tensor = expanded_tensor.repeat(1, 3, 1)

# 将原始张量和重复后的张量在dim=1的维度上拼接起来
negative_samples = torch.cat((tensor, repeated_tensor), dim=1)

print(negative_samples.shape)

这样，你就可以得到形状为(1024, 4, 512)的负样本张量。其中，第一个样本为原始张量，后面三个样本为重复后的张量。

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pytorch将形状为(1024,512)的张量根据dim=1生成负采样

如果你想根据dim=1生成负采样，可以使用torch.multinomial()函数。该函数可用于在给定概率分布下进行多项式采样。首先，你需要计算每个样本在dim=1维度上的概率分布，然后使用torch.multinomial()函数进行采样。

下面是代码示例：

import torch

# 原始张量
tensor = torch.randn(1024, 512)

# 计算每个样本在dim=1维度上的概率分布
probabilities = torch.softmax(tensor, dim=1)

# 生成负采样
negative_samples_indices = torch.multinomial(probabilities, num_samples=3, replacement=True)

# 根据负采样的索引获取相应的样本
negative_samples = torch.gather(tensor, dim=1, index=negative_samples_indices.unsqueeze(2).expand(-1, -1, tensor.size(2)))

print(negative_samples.shape)

在这个示例中，我们首先使用torch.softmax()函数计算了每个样本在dim=1维度上的概率分布。然后，我们使用torch.multinomial()函数对这些概率进行采样，得到了负采样的索引。最后，我们使用torch.gather()函数根据负采样的索引从原始张量中获取相应的样本。

这样，你就可以得到形状为(1024, 3, 512)的负采样张量，其中每个样本有3个负采样。

pytorch代码，将时间集张量，特征集张量和标签集张量合并

假设时间集、特征集和标签集的格式分别为 time_tensor, feature_tensor, label_tensor，其中 time_tensor 是一个 N 行 1 列的张量，feature_tensor 是一个 N 行 M 列的张量，label_tensor 是一个 N 行 1 列的张量，可以使用以下 PyTorch 代码将它们合并为一个数据集：

import torch

# 将三个张量按行进行拼接
dataset = torch.cat((time_tensor, feature_tensor, label_tensor), dim=1)

这样就可以得到一个 N 行 (M+2) 列的 PyTorch 张量 dataset，其中每一行表示一个样本，第一列为时间戳，接下来的 M 列为特征，最后一列为标签。可以将 dataset 用于 PyTorch 的数据加载器 DataLoader 进行模型训练和测试。