我有一个形状为(16992,1)的星期特征张量,和一个形状为(16992,307,12,2)的数据集,其中,16992是时间段数,307是传感器节点个数,12是历史步长,2是特征维度。第一个特征维度是速度,第二个特征维度是根据邻接矩阵产生的度特征。我需要把星期特征张量添加到特征维度中,即2变成3.pytorch代码应该怎么写?data = torch.cat((data, week_feature.unsqueeze(-1)), dim=-1)这样写会报错Tensors must have same number of dimensions: got 4 and 3,这样应该怎么调整呢,为什么会产生这样的情况?请给我一个能够成功添加的pytorch代码
时间: 2024-03-05 22:52:26 浏览: 21
根据您的描述,您需要将形状为(16992,1)的星期特征张量添加到形状为(16992,307,12,2)的数据集中,使其变成形状为(16992,307,12,3)的新数据集。您可以使用以下代码:
```
import torch
# 假设星期特征张量为week_feature,数据集为data
# 将星期特征张量重复307*12次,使其形状变成(16992,307,12,1)
week_feature = week_feature.repeat(1, 307, 12, 1)
# 将星期特征张量与数据集在最后一个维度上拼接
data = torch.cat((data, week_feature), dim=-1)
# 检查结果形状是否为(16992,307,12,3)
print(data.shape)
```
这段代码首先使用 `repeat` 方法将星期特征张量重复307*12次,使其形状变成(16992,307,12,1)。然后使用 `torch.cat` 方法将星期特征张量与数据集在最后一个维度上拼接,得到新的数据集。最后使用 `print` 函数检查结果形状是否为(16992,307,12,3)。
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[[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]]
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``` python
import numpy as np
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```
使用 PyTorch:
``` python
import torch
zeros = torch.zeros((1, 40, 256, 256))
```
以上代码中,我们使用 `np.zeros()` 或者 `torch.zeros()` 函数创建一个与给定形状相同的全0张量。其中,`(1, 40, 256, 256)` 分别代表了四维张量的大小,分别代表了批量大小、通道数、高度和宽度。