torch.cat([lll[0], lll[-1]], dim=1) 是什么意思 其中lll是是一个5*2*10的tensor
时间: 2024-05-25 20:11:57 浏览: 14
torch.cat([lll[0], lll[-1]], dim=1) 的意思是将 lll 的第一个元素和最后一个元素在第二个维度上(即列方向上)进行拼接,生成一个新的 tensor。假设 lll 的第一个元素为 A,最后一个元素为 B,且 A 和 B 都是形状为 5x10 的 tensor,那么拼接后的 tensor 形状为 5x20。在这个例子中,dim=1 表示在第二个维度上进行拼接。
相关问题
torch.cat dim=-1
torch.cat(dim=-1)是PyTorch中的一个函数,用于将多个张量沿着指定维度进行拼接。在这里,dim=-1表示在最后一个维度上进行拼接。
具体来说,torch.cat(dim=-1)会将多个张量按照它们的最后一个维度进行拼接,生成一个新的张量。这意味着拼接后的张量在最后一个维度上的大小会增加,而其他维度的大小保持不变。
下面是一个示例:
```
import torch
# 创建两个张量
tensor1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
tensor2 = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
# 在最后一个维度上拼接
result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=-1)
print(result)
```
输出结果为:
```
tensor([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
[ 4, 5, 6, 10, 11, 12]])
```
torch.cat(dim=-1)
torch.cat(dim=-1) is a PyTorch function that concatenates tensors along a given dimension. The "-1" dimension refers to the last dimension of the tensors being concatenated.
For example, if we have two tensors of shape (3, 4) and (3, 5), and we want to concatenate them along the last dimension, we can use the function as follows:
```
import torch
tensor1 = torch.randn(3, 4)
tensor2 = torch.randn(3, 5)
concatenated_tensor = torch.cat([tensor1, tensor2], dim=-1)
print(concatenated_tensor.shape)
```
Output:
```
torch.Size([3, 9])
```
The resulting tensor has a shape of (3, 9), where the last dimension has a size of 4+5=9.
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