tensor_input =torch.cat([tensor1, tensor2, tensor3], dim=0) RuntimeError: zero-dimensional tensor (at position 0) cannot be concatenated
时间: 2024-06-02 15:12:08 浏览: 17
这个错误通常是因为在 `torch.cat()` 函数中,有一个或多个张量的维度为 0,而在拼接时必须至少有一个非零维度。这是因为在 0 维上拼接时,至少需要有一个元素。
你需要检查一下 `tensor1`、`tensor2` 和 `tensor3` 这三个张量中是否有一个是空的或者维度不正确。如果有,你需要将它们调整为正确的形状后再进行拼接。
也有可能是张量的形状不匹配,你需要确保三个张量在拼接维度上的形状是一致的。可以通过 `tensor.shape` 属性查看张量的形状信息。
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tensor_input =torch.cat(tensor_input, dim=0) TypeError: cat() received an invalid combination of arguments - got (Tensor, dim=int), but expected one of: * (tuple of Tensors tensors, int dim, *, Tensor out) * (tuple of Tensors tensors, name dim, *, Tensor out
这个错误提示告诉我们 `torch.cat()` 函数的参数传递有误。`torch.cat()` 函数用于将多个张量(tensor)沿着指定维度进行拼接。正确的函数调用格式为:
```
torch.cat(tensors, dim=0, out=None)
```
其中,`tensors` 是一个张量(tensor)元组或列表,`dim` 是要拼接的维度,`out` 是输出张量(tensor),可选参数。所以,你需要将所有要拼接的张量(tensor)组成一个元组或列表,再传递给 `torch.cat()` 函数。如果你想要在第0维度上拼接张量,可以按照如下方式调用函数:
```
tensor_input = torch.cat((tensor_input,), dim=0)
```
这样就能够将 `tensor_input` 这个张量拼接起来了。
解释代码:tensor_img = torch.tensor(np.transpose(img, (0, 3, 1, 2)))
这段代码将一个四维的NumPy数组img转换为一个PyTorch Tensor对象tensor_img,并对数组的维度进行转置操作。具体来说,transpose函数将数组img的维度重新排列为(0, 3, 1, 2),其中第0维表示图像的数量,第1维表示图像的通道数(RGB或灰度),第2维和第3维表示图像的高和宽。转置操作后,第0维和第1维的位置交换,使得tensor_img的维度顺序为(图像数量,通道数,图像高度,图像宽度)。最后,使用torch.tensor函数将转置后的NumPy数组img转换为PyTorch Tensor对象tensor_img。