torch.cat()函数的tensor列表
时间: 2023-06-10 08:07:28 浏览: 107
torch.cat()函数可以将多个tensor拼接在一起,需要传入一个tensor列表。例如:
```
import torch
a = torch.Tensor([1, 2, 3])
b = torch.Tensor([4, 5, 6])
c = torch.Tensor([7, 8, 9])
result = torch.cat([a, b, c])
print(result) # 输出:tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])
```
在上面的例子中,我们通过torch.cat()函数将三个tensor拼接在一起,形成了一个新的tensor。注意,拼接的维度可以通过dim参数指定,默认是0。此外,拼接的tensor需要在指定的维度上具有相同的大小。
相关问题
u = torch.cat((torch.zeros(k), uShort, torch.as_tensor([[0]])), dim=0) 有错误吗
根据您提供的代码片段,可以看出存在一个错误。torch.cat()函数的第一个参数是一个包含要拼接的张量的元组或列表。在您的代码中,第一个参数是一个张量 torch.zeros(k),这是一个单独的张量而不是元组或列表。要修复这个错误,您可以将 torch.zeros(k) 放入一个元组中,如下所示:
u = torch.cat((torch.zeros((k,)), uShort, torch.as_tensor([[0]])), dim=0)
这样就能正确地将三个张量拼接在一起了。
def collate_fn(batch: List[Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]]) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]: """数据处理函数""" texts = [item[0] for item in batch] labels = [item[1] for item in batch] max_len = max([len(text) for text in texts]) texts = [torch.cat([text, torch.tensor([0] * (max_len - len(text)))]) for text in texts] labels = [torch.cat([label, torch.tensor([-1] * (max_len - len(label)))]) for label in labels] mask = torch.tensor([[1] * len(text) + [0] * (max_len - len(text)) for text in texts]) return torch.stack(texts), torch.stack(labels), mask
这是一个用于PyTorch中的数据处理函数,输入参数为一个由Tuple组成的List。每个Tuple包含两个Tensor,第一个Tensor为文本数据,第二个Tensor为标签数据。该函数通过以下步骤处理数据:
1. 将所有文本数据存入一个列表texts中,将所有标签数据存入一个列表labels中。
2. 找到texts中最长的文本,并将所有文本的长度都调整为最长文本的长度。
3. 将texts列表中的每一个Tensor都用0进行填充,使其长度与最长文本相同。
4. 将labels列表中的每一个Tensor都用-1进行填充,使其长度与最长文本相同。
5. 创建一个掩码矩阵mask,用1表示文本数据的有效部分,用0表示文本数据的填充部分。
6. 返回一个Tuple,包含三个Tensor,分别为处理后的文本数据、处理后的标签数据和掩码矩阵。