x.shape torch.Size([16968, 12, 307, 3]) week_feature.shape torch.Size([16968, 12, 307, 1])这两个张量，其中x的3是特征维度，分别代表速度，度和星期，且x的星期维度暂时均为0，而week_feature中的1就是星期维度对应的数字，我现在想把week_feature中最后一维的数字添加到x的星期维度中，这个pytorch代码应该怎么写。原来是这样写的x[i,:,:,2] = torch.cat((x, week_feature), dim=-1)但是报错expand(torch.DoubleTensor{[16968, 12, 307, 4]}, size=[12, 307]): the number of sizes provided (2) must be greater or equal to the number of dimensions in the tensor (4)这是什么意思，为什么产生，怎么修改呢。上述代码均为pytorch版本

这个错误是因为你尝试将 `week_feature` 添加到 `x` 中，但是 `week_feature` 的维度是 `[16968, 12, 307, 1]`，而 `x` 的维度是 `[16968, 12, 307, 3]`，所以在添加 `week_feature` 后，`x` 的最后一维的大小变为了 4，而不是原来的 3。这导致了 `x` 的形状不匹配。要解决这个问题，你可以使用 `torch.cat()` 函数将 `week_feature` 添加到 `x` 的最后一维中，然后将 `x` 的最后一维的大小改为 4。具体的代码如下：

# 将 week_feature 添加到 x 的最后一维中
x = torch.cat((x, week_feature), dim=-1)

# 将 x 的最后一维的大小改为 4
x = x.view(16968, 12, 307, 4)

# 将 week_feature 中的星期维度添加到 x 的星期维度中
x[:, :, :, 3] = x[:, :, :, 3].squeeze(-1) + week_feature.squeeze(-1)

这样你就可以将 `week_feature` 中的星期维度添加到 `x` 的星期维度中了。

相关问题

torch.size和torch.shape的区别

`torch.size()` 和 `torch.shape` 都是 PyTorch 中获取张量形状的方法，但是它们的返回值有所不同。

`torch.size()` 返回的是一个元组，其中包含了张量在每个维度上的长度。

而 `torch.shape` 返回的也是一个元组，其中包含了张量在每个维度上的长度，并且它们的顺序是与张量的维度顺序相同的。

举个例子，假设我们有一个形状为 `(2,3)` 的张量，我们可以使用这两个方法来获取它的形状：

import torch

x = torch.zeros((2, 3))
print(x.size())    # 输出 torch.Size([2, 3])
print(x.shape)     # 输出 torch.Size([2, 3])

可以看出，它们的返回值是相同的，只是形式略有不同。在代码中使用时，可以根据需要选择其中的任意一个。

a.shape为torch.Size([16, 307, 12, 12])和b.shape为torch.Size([16, 3684, 2])怎么才能使用torch.matmul 可以帮我写好pytorch代码吗

当使用`torch.matmul`时，需要满足两个张量之间的维度规则。在这种情况下，你的两个张量的形状不匹配，无法直接使用`torch.matmul`。

不过，如果你想将两个张量相乘（按照规则），可以使用`torch.bmm`（batch matrix multiplication）或`torch.einsum`（Einstein summation）函数。

下面是使用`torch.bmm`函数的示例代码：

import torch

a = torch.randn(16, 307, 12, 12)
b = torch.randn(16, 3684, 2)

# 将a的最后两个维度展平
a_flat = a.view(16, 307, -1)

# 将b的最后一个维度展平
b_flat = b.view(16, -1, 2)

# 使用bmm计算矩阵乘积
result = torch.bmm(a_flat, b_flat)

# 将结果的形状改为期望的形状
result = result.view(16, 307, 2)

print(result.shape)

这里，我们首先将`a`张量的最后两个维度展平，然后将`b`张量的最后一个维度展平。这样，`a_flat`张量的形状为`(16, 307, 144)`，`b_flat`张量的形状为`(16, 3684, 2)`。

接下来，我们使用`torch.bmm`计算这两个张量的矩阵乘积。`bmm`函数要求第一个张量的形状为`(batch_size, n, m)`，第二个张量的形状为`(batch_size, m, p)`，结果张量的形状为`(batch_size, n, p)`。在这里，`a_flat`张量的形状为`(16, 307, 144)`，`b_flat`张量的形状为`(16, 144, 2)`，因此我们可以使用`bmm`函数计算它们的矩阵乘积。

最后，我们将结果张量的形状改为期望的形状`(16, 307, 2)`。

希望这个示例可以帮到你。