torch.Size([1, 5216544, 12, 1])怎么变成torch.Size([16992,307, 12, 1])并和(16992,307,12,2)进行拼接,变成(16992,307,12,3)?Sizes of tensors must match except in dimension 3. Expected size 16992 but got size 1 for tensor number 1 in the list.报错是什么原因,怎么修改
时间: 2024-03-05 08:55:05 浏览: 18
将torch.Size([1, 5216544, 12, 1])变成torch.Size([16992,307, 12, 1])的方法和上面回答的一样,使用torch.reshape()函数即可。
```python
import torch
# 将原始数据reshape成目标维度
data = torch.randn(1, 5216544, 12, 1)
data_reshape = data.reshape(16992, 307, 12, 1)
print(data_reshape.shape)
```
接下来,我们要将新生成的data_reshape和原始数据集进行拼接,生成(16992,307,12,3)的新数据集。代码如下:
```python
# 加载数据集,假设数据已经reshape成了目标维度
dataset = torch.randn(16992, 307, 12, 2)
# 将数据集和新生成的data_reshape进行拼接
new_dataset = torch.cat((data_reshape.repeat(1, 307, 1, 1), dataset), dim=3)
print(new_dataset.shape)
```
在使用torch.cat()函数进行拼接时,报错信息"Sizes of tensors must match except in dimension 3. Expected size 16992 but got size 1 for tensor number 1 in the list."的意思是,两个待拼接的tensor在第四个维度上的大小不匹配,期望的大小是16992,但是实际上只有1。这是因为原始数据集的第四个维度是2,而新生成的data_reshape的第四个维度是1。我们可以通过使用torch.repeat()函数将data_reshape在第一个维度上复制16992次,使得它的第一个维度的大小与原始数据集相同,从而解决这个问题。
在上述代码中,我们首先使用data_reshape.repeat(1, 307, 1, 1)将data_reshape在第一个维度上复制307次,从而得到一个大小为[16992, 307, 12, 1]的tensor。然后,我们使用torch.cat()函数将data_reshape和原始数据集按照第四个维度进行拼接,生成了torch.Size([16992, 307, 12, 3])的新数据集。
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