torch.cat(x,y)的功能是什么
时间: 2024-04-22 10:25:13 浏览: 111
`torch.cat(x, y)`是一个PyTorch函数,用于将两个张量在指定维度上进行拼接(连接)。它的功能是将两个张量按照指定的维度连接在一起,形成一个新的张量。
具体来说,`torch.cat(x, y, dim)`会将张量x和y按照维度dim进行拼接。张量x和y的其他维度必须完全匹配,除了指定的维度dim外。拼接后的张量将具有拼接维度dim上的总大小,而其他维度的大小将与原始张量保持一致。
例如,如果x是形状为(3, 4)的张量,y是形状为(3, 5)的张量,那么`torch.cat((x, y), dim=1)`将返回一个形状为(3, 9)的新张量,其中第二个维度(列数)是4+5=9。
需要注意的是,拼接操作会创建一个新的张量,而不会修改原始的输入张量。
相关问题
人工构造的数据集如下: import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(50, 2) x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor) 请用python从0实现logistic回归(只借助Tensor和Numpy相关的库)
要使用 Python 从零实现逻辑回归,只借助 Tensor 和 NumPy 相关的库,可以按照以下步骤进行操作:
1. 导入所需的库:
```python
import numpy as np
import torch
```
2. 准备数据:
```python
n_data = torch.ones(50, 2)
x1 = torch.normal(2 * n_data, 1)
y1 = torch.zeros(50)
x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1)
y2 = torch.ones(50)
x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor)
y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor)
```
3. 定义模型参数:
```python
w = torch.randn(2, 1, requires_grad=True) # 权重参数
b = torch.zeros(1, requires_grad=True) # 偏置参数
```
4. 定义模型和损失函数:
```python
def logistic_regression(x):
return torch.sigmoid(torch.mm(x, w) + b)
def cross_entropy(y_pred, y):
return -torch.mean(y * torch.log(y_pred) + (1 - y) * torch.log(1 - y_pred))
```
5. 定义优化器和训练模型:
```python
lr = 0.01 # 学习率
num_epochs = 1000 # 迭代次数
for epoch in range(num_epochs):
# 前向传播
y_pred = logistic_regression(x)
loss = cross_entropy(y_pred, y)
# 反向传播和优化
loss.backward() # 计算梯度
with torch.no_grad():
w -= lr * w.grad # 更新权重参数
b -= lr * b.grad # 更新偏置参数
w.grad.zero_() # 清零梯度
b.grad.zero_() # 清零梯度
if (epoch+1) % 100 == 0:
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))
```
6. 使用模型进行预测:
```python
with torch.no_grad():
y_pred = logistic_regression(x)
predicted = (y_pred >= 0.5).float()
print('Predicted:', predicted)
```
7. 可视化结果:
```python
plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=predicted.numpy().flatten(), s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
plt.show()
```
这样就完成了从零实现逻辑回归的过程。请注意,这里使用了 PyTorch 的自动求导功能来计算梯度,并且使用了 NumPy 进行数据可视化。
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。