torch.cat(-1)

时间: 2023-11-03 17:01:54 浏览: 188
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torch-1.0.0

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torch.cat(-1)是一个错误的用法。torch.cat函数的第二个参数应该是一个整数，表示在哪个维度上进行拼接。-1不是一个有效的维度值。正确的用法是根据你的需求选择一个合适的整数作为第二个参数。例如，如果你想在最后一个维度上进行拼接，你可以使用torch.cat(inputs, -1)。这将返回在最后一个维度上拼接后的张量。
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torch.cat()函数的官方解释，详解以及例子

可以直接看最下面的例子，再回头看前面的解释，就很明白了。...1. cat()官方解释 —-torch.cat(inputs, dim=0) → Tensor 函数目的： 在给定维度上对输入的张量序列seq 进行连接操作。 outputs = torch.cat(input
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PyTorch的torch.cat用法

PyTorch中的torch.cat函数是一个非常重要的操作，它用于将多个张量沿着指定的维度进行拼接。这个函数在构建复杂的神经网络模型，特别是在处理图像数据和序列数据时非常常用。下面我们将详细探讨torch.cat的使用...

torch.cat (-1)

torch.cat(-1)是一个在PyTorch中用于连接张量的函数。这个函数的第一个参数是想要连接的张量列表，而第二个参数是指定沿着哪个维度进行连接。当第二个参数为-1时，表示沿着最后一个维度进行连接。比如说，如果我们有...

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）

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): ...

修改下列模块代码，使其能够对三维模型的直线特征进行提取：class FaceKernelCorrelation(nn.Module): def __init__(self, num_kernel=64, sigma=0.2): super(FaceKernelCorrelation, self).__init__() self.num_kernel = num_kernel self.sigma = sigma self.weight_alpha = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * np.pi) self.weight_beta = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * 2 * np.pi) self.bn = nn.BatchNorm1d(num_kernel) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, normals, neighbor_index): b, _, n = normals.size() center = normals.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1).unsqueeze(4) neighbor = torch.gather(normals.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, 3), 2, neighbor_index.unsqueeze(1).expand(-1, 3, -1, -1)) neighbor = neighbor.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1, -1) fea = torch.cat([center, neighbor], 4) fea = fea.unsqueeze(5).expand(-1, -1, -1, -1, -1, 4) weight = torch.cat([torch.sin(self.weight_alpha) * torch.cos(self.weight_beta), torch.sin(self.weight_alpha) * torch.sin(self.weight_beta), torch.cos(self.weight_alpha)], 0) weight = weight.unsqueeze(0).expand(b, -1, -1, -1) weight = weight.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, n, -1) weight = weight.unsqueeze(4).expand(-1, -1, -1, -1, 4, -1) dist = torch.sum((fea - weight)**2, 1) fea = torch.sum(torch.sum(np.e**(dist / (-2 * self.sigma**2)), 4), 3) / 16 return self.relu(self.bn(fea))

neighbor = torch.gather(vertices.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, 3), 2, neighbor_index.unsqueeze(1).expand(-1, 3, -1, -1)) neighbor = neighbor.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1, -1) ...

import torch def AddDataToTorch(oriData, newData, addDim): if (oriData.numel() != 0): if (len(oriData.shape) > addDim) and (len(newData.shape) > addDim): return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim = addDim) else: return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim = 0) mergeData = torch.Tensor() tmpData = torch.randn(3) for i in range(1, 10): mergeData = AddDataToTorch(mergeData, tmpData, 1) 这段代码为什么提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'numel'

return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=addDim) else: return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=0) mergeData = None tmpData = torch.randn(3) for i ...

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torch.cat和torch.concat和torch.concatenate

torch.cat 和 torch.concat ...z = torch.cat([x, y], dim=1) # 或者 torch.concat([x, y], dim=1) 注意，torch.cat 和 torch.concat 都是用于拼接张量的函数，而 torch.stack 则是用于堆叠张量的函数。

def AddDataToTorch(oriData, newData, addDim): if oriData is None: return newData elif (len(oriData.shape) > addDim) and (len(newData.shape) > addDim): return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=addDim) else: return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=0) mergeData = None tmpData = torch.randn(3) for i in range(1, 10): mergeData = AddDataToTorch(mergeData, tmpData, 1) 这个代码的mergeData.shape为什么是27行1列

由于 mergeData 的维度是 (None, 1)，而 tmpData 的维度是 (3,)，因此在第1维上进行拼接，即将 tmpData 沿着第1维复制三次，然后将三份数据沿着第1维拼接起来，最终得到一个 27 行 1 列的矩阵。

def collate_fn(batch: List[Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]]) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]: """数据处理函数""" texts = [item[0] for item in batch] labels = [item[1] for item in batch] max_len = max([len(text) for text in texts]) texts = [torch.cat([text, torch.tensor([0] * (max_len - len(text)))]) for text in texts] labels = [torch.cat([label, torch.tensor([-1] * (max_len - len(label)))]) for label in labels] mask = torch.tensor([[1] * len(text) + [0] * (max_len - len(text)) for text in texts]) return torch.stack(texts), torch.stack(labels), mask

1. 将所有文本数据存入一个列表texts中，将所有标签数据存入一个列表labels中。 2. 找到texts中最长的文本，并将所有文本的长度都调整为最长文本的长度。 3. 将texts列表中的每一个Tensor都用0进行填充，使其长度与...

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torch.cat和torch.concatenate是PyTorch中用于连接张量的函数。它们的功能类似，都可以用于沿指定维度连接多个张量。但是，它们有一些细微的差别。 torch.cat接受一个张量列表作为输入，并在指定维度上拼接它们。...

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例如，如果你有两个形状相同的张量tensor1和tensor2，你可以使用torch.cat来将它们沿着某个维度拼接起来，如下所示： python result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=dim) 其中dim是指定拼接的维度...

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torch.cat和torch.concat都是PyTorch中用于连接张量的函数。 torch.cat函数用于沿指定维度连接张量。它接受一个张量序列作为输入，并返回一个沿指定维度连接后的新张量。例如，如果要将两个形状相同的张量沿着行...

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