把一个存储三维张量的列表转化在第一维度合起来的三维张量

要将存储三维张量的列表转换为在第一维度上合并的三维张量，可以使用 numpy 库中的函数 np.concatenate()。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 假设有一个存储三维张量的列表 tensors
tensors = [np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]),
           np.array([[[13, 14, 15], [16, 17, 18]], [[19, 20, 21], [22, 23, 24]]]),
           np.array([[[25, 26, 27], [28, 29, 30]], [[31, 32, 33], [34, 35, 36]]])]

# 使用 np.concatenate() 函数合并三维张量
merged_tensor = np.concatenate(tensors, axis=0)

print(merged_tensor)

在上述示例中，我们首先创建一个名为 tensors 的列表，其中包含三个三维张量。然后，我们使用 np.concatenate() 函数将这些张量沿第一维度（axis=0）合并为一个新的三维张量 merged_tensor。最后，我们打印合并后的张量。

运行上述代码后，将输出合并后的三维张量 merged_tensor。请注意，前提是所有三维张量具有相同的形状，否则可能会出现错误。

相关问题

在第0维把一个张量三等分并在一个新维度拼接得到的所有张量

假设原始张量的形状为 (a, b, c)，我们要在第0维将其三等分，可以先计算每个小张量的长度，即：

n = a // 3

然后，我们可以使用 numpy 的 split 函数将原始张量在第0维分成三个小张量：

import numpy as np

x = np.random.rand(a, b, c)
x_splits = np.split(x, 3, axis=0)

接下来，我们可以在新的维度上拼接这些小张量，得到一个形状为 (3, n, b, c) 的新张量：

x_new = np.concatenate(x_splits, axis=0)

这个新张量的第0维包含了原始张量的三个等分，其他维度与原始张量相同。

pytorch，一个列表里有五个二维张量，怎么把这5个张量拼接成一个三维张量

在PyTorch中，如果你有一个包含多个二维张量的列表，你可以使用`torch.stack()`函数将这些张量垂直堆叠（即沿着新的轴添加到张量的开头）以形成一个三维张量。这里是一个例子[^2]：

# 假设你有5个形状相同的二维张量，如：
example_2D_tensors = [
    torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]),
    torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]),
    torch.tensor([[13, 14, 15], [16, 17, 18]]),
    torch.tensor([[19, 20, 21], [22, 23, 24]]),
    torch.tensor([[25, 26, 27], [28, 29, 30]])
]

# 使用torch.stack将它们堆叠成一个三维张量，假设你想在第一个维度（索引为0）上堆叠
stacked_tensor = torch.stack(example_2D_tensors, dim=0)

print(stacked_tensor.shape)  # 输出：(5, 2, 3)，表示5个(2, 3)的张量

这将创建一个新的三维张量，其中第一个维度表示原始张量的数量，其余的维度与单个二维张量相同。