torch.concat的用法

`torch.concat`是PyTorch库中的一个功能，用于将一维、二维或三维张量沿着指定轴连接起来。它的基本语法如下：

torch.concat(tensors, dim=0)

- `tensors`: 这是一个包含要连接的张量的列表或元组。
- `dim` (可选): 默认为0，表示沿着数据的维度（列向量堆叠）进行连接。其他值可以是1（行向量堆叠）或2~3（对于更高维度的张量）。

例如，如果你想把两个长度相同的Tensor沿着第一维（行）合并：

tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
tensor2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

result = torch.concat((tensor1, tensor2), dim=0)  # 输出: [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]

如果你想要连接多维张量，比如将三个3x3的矩阵垂直堆叠（沿深度方向），你可以这样做：

tensor_list = [torch.rand(3, 3) for _ in range(3)]
result = torch.concat(tensor_list, dim=0)  # 沿着0轴（深度）连接

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import torch from transformer import CutTaskModel,PositionalEncoding model=CutTaskModel() model= torch.load('./teach_transformer/teach_transformer.pt') src = torch.LongTensor([[0, 4, 3, 4, 6, 8, 9, 9, 8, 1, 2, 2]]) # tgt从<bos>开始，看看能不能重新输出src中的值 tgt = torch.LongTensor([[0]]) # 一个一个词预测，直到预测为<eos>，或者达到句子最大长度 for i in range(20): # 进行transformer计算 out = model(src, tgt) # 预测结果，因为只需要看最后一个词，所以取`out[:, -1]` predict = model.predictor(out[:, -1]) # 找出最大值的index y = torch.argmax(predict, dim=1) # 和之前的预测结果拼接到一起 tgt = torch.concat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1) # 如果为<eos>，说明预测结束，跳出循环 if y == 1: break print(tgt) 这是源代码

在你的代码中，出现了一个错误。错误发生在 `tgt = torch.concat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1)` 这一行。正确的方法是使用 `torch.cat` 而不是 `torch.concat`。

请将这一行代码修改为：`tgt = torch.cat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1)`。

修改后的代码如下所示：

import torch
from transformer import CutTaskModel, PositionalEncoding

model = CutTaskModel()
model = torch.load('./teach_transformer/teach_transformer.pt')

src = torch.LongTensor([[0, 4, 3, 4, 6, 8, 9, 9, 8, 1, 2, 2]])
tgt = torch.LongTensor([[0]])

for i in range(20):
    out = model(src, tgt)
    predict = model.predictor(out[:, -1])
    y = torch.argmax(predict, dim=1)
    tgt = torch.cat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1)

    if y == 1:
        break

print(tgt)

这样修改后，应该能够解决你遇到的问题。

seg.coord.concat()怎么用代码

seg.coord.concat()通常是在深度学习中用于将多个输入特征组合成一个张量的方法。具体使用方法如下：

1. 首先，您需要准备好输入数据。假设您有两个输入特征，一个是坐标(x,y)，另一个是一个长度为10的向量v。

2. 接下来，您需要将这些特征转换成张量形式。对于坐标(x,y)，您可以使用torch.tensor()方法将它们转换成一个二维张量。对于向量v，您可以使用torch.tensor()方法将它转换成一个一维张量。

3. 然后，您可以使用torch.cat()方法将这些张量拼接成一个张量。具体地，您可以使用seg.coord.concat()方法将这些张量按照一定的维度顺序拼接起来。例如，如果您希望将坐标和向量拼接成一个张量，您可以使用以下代码：

import torch

# 假设您有一个大小为(100,2)的坐标矩阵和一个大小为(100,10)的向量矩阵
coord = torch.rand(100,2)
v = torch.rand(100,10)

# 将坐标和向量矩阵拼接成一个张量
tensor = seg.coord.concat([coord, v], dim=1)

在这个例子中，您使用seg.coord.concat()方法将坐标和向量矩阵按照第二个维度拼接起来，生成一个大小为(100,12)的张量。