怎在空list中储存Tensor张量

您可以使用Python中的列表（list）来存储Tensor张量。以下是一个示例：

import torch

# 创建一个空列表
tensor_list = []

# 创建一个2x2的Tensor张量
tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

# 将张量添加到列表中
tensor_list.append(tensor1)

# 创建另一个3x3的Tensor张量
tensor2 = torch.tensor([[5, 6, 7], [8, 9, 10], [11, 12, 13]])

# 将张量添加到列表中
tensor_list.append(tensor2)

# 打印列表中的张量
for tensor in tensor_list:
    print(tensor)

输出结果为：

tensor([[1, 2],
        [3, 4]])
tensor([[ 5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10],
        [11, 12, 13]])

如上所述，您可以使用`append`方法将Tensor张量添加到列表中，然后可以使用`for`循环遍历列表中的张量。

相关问题

tensor张量求逆

要求一个张量的逆，我们通常是指求解其伪逆，因为大多数张量并不是方阵，没有定义的逆矩阵。为了求解一个张量的伪逆，我们可以使用tensorly库中的pinv函数。这个函数可以对任意维度的张量进行伪逆计算。以下是一个示例代码：

import tensorly as tl
import numpy as np

# 创建一个示例张量
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 计算张量的伪逆
a_pinv = tl.tensor_pinv(a)

# 输出结果
print("伪逆结果:")
print(a_pinv)

这段代码中，我们首先导入了tensorly库以及numpy库。然后，我们创建了一个2维的示例张量a。接下来，我们使用tensorly库的tensor_pinv函数计算了张量a的伪逆，并将结果存储在a_pinv变量中。最后，我们输出了伪逆结果。请注意，输出结果的维度与原始张量的维度相同。

希望这个例子能帮助你理解如何计算张量的伪逆。如果你有任何进一步的问题，请随时提问。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tensorly实现张量的展开及逆过程](https://blog.csdn.net/ljxopencv/article/details/90548827)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [libtorch Tensor张量的常用操作总结(1)](https://blog.csdn.net/shandianfengfan/article/details/118348082)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

C++中使用libtorch将List转为tensor格式

首先，你需要使用PyTorch C++ API中的torch::Tensor类来创建一个张量。然后，你可以使用std::vector来存储数据，并使用torch::from_blob()函数将其转换为张量。

下面是一个例子，展示了如何将一个包含整数的std::vector转换为1维张量：

#include <torch/torch.h>
#include <vector>

// 创建一个向量，包含3个整数
std::vector<int> vec = {1, 2, 3};

// 将vec转换为张量，并指定它是1维的
torch::Tensor tensor = torch::from_blob(vec.data(), vec.size(), torch::dtype(torch::kInt32)).unsqueeze(0);

请注意，上面的代码中使用了torch::unsqueeze()函数来添加一个维度，这样张量的形状就变成了（1，3）。如果你不想添加新的维度，可以省略unsqueeze()函数。