tensor将n个1*768维度的tensor 合并为n*768
时间: 2023-12-21 09:03:22 浏览: 25
你可以使用 `torch.cat()` 函数将 n 个 1x768 维度的张量合并为 n*768 的张量。这个函数可以在 PyTorch 中使用。以下是一个示例代码:
```python
import torch
# 假设你有 n 个 1x768 的张量
n = 3
tensor_list = [torch.randn(1, 768) for _ in range(n)]
# 使用 torch.cat() 函数进行合并
merged_tensor = torch.cat(tensor_list, dim=0)
# 打印合并后的张量形状
print(merged_tensor.shape)
```
这样,`merged_tensor` 就是一个 n*768 的张量,其中每个元素都是原来的 1x768 张量。请根据你的具体需求替换 `tensor_list`,并根据需要调整维度和张量的形状。
相关问题
一个大小为b*c*d*h*w的tensor将c和d维度合并
可以使用PyTorch中的`torch.reshape()`函数来合并`c`和`d`维度。下面是一个示例代码:
```python
import torch
# 假设原始的tensor为x,大小为b*c*d*h*w
x = torch.randn(2, 3, 4, 5, 6)
# 合并c和d维度,新的tensor大小为b*(c*d)*h*w
new_x = torch.reshape(x, (x.size(0), x.size(1) * x.size(2), x.size(3), x.size(4)))
print(new_x.size()) # 输出:torch.Size([2, 12, 5, 6])
```
在上述代码中,我们使用`torch.reshape()`函数将原始的tensor `x`的`c`和`d`维度合并为一个新的维度`(c*d)`,并保持其他维度不变。最终得到的新的tensor `new_x`的大小为`b*(c*d)*h*w`。
pytorch tensor取出不为0的值并进行合并
要取出PyTorch张量中不为0的值,并将它们合并到一个新的张量中,可以按照以下步骤进行:
1. 导入PyTorch库:首先需要导入PyTorch库,以便使用其中的函数和类。
2. 创建张量:可以使用torch.Tensor()函数创建一个张量,也可以根据实际需求选择其他合适的张量创建方式。
3. 获取不为0的元素:使用张量的非零索引函数(如nonzero())可以获取张量中所有不为0的元素的索引。例如,若张量名为"tensor",则可以通过tensor.nonzero()获取不为0的元素索引。
4. 提取不为0的值:通过索引将不为0的值从原始张量中提取出来。例如,可以使用tensor[indices]将不为0的值提取出来,其中indices是通过nonzero()函数获取的不为0元素的索引。
5. 合并提取的值:将提取的不为0的值使用torch.cat()函数进行合并。可以使用torch.cat(tensor_list, dim)来将多个张量在指定维度上进行合并。其中,tensor_list是一个张量的列表,dim是要在哪个维度上进行合并。
具体代码如下所示:
```python
import torch
# 创建张量
tensor = torch.tensor([[1, 0, 3], [0, 5, 0], [7, 0, 9]])
# 获取不为0的元素索引
nonzero_indices = tensor.nonzero()
# 提取不为0的值
nonzero_values = tensor[nonzero_indices]
# 合并提取的值
merged_tensor = torch.cat(nonzero_values, dim=0)
print(merged_tensor)
```
这样就可以获取并合并原始张量中的所有不为0的值到一个新的张量中。