import torch def AddDataToTorch(oriData, newData, addDim): if (oriData.numel() != 0): if (len(oriData.shape) > addDim) and (len(newData.shape) > addDim): return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim = addDim) else: return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim = 0) mergeData = torch.Tensor() tmpData = torch.randn(3) for i in range(1, 10): mergeData = AddDataToTorch(mergeData, tmpData, 1) 这段代码为什么提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'numel'

这是因为在第一次调用`AddDataToTorch`时，`oriData`是空的，即为`NoneType`，没有`numel()`属性。你可以在调用`AddDataToTorch`之前添加一个判断语句，在`oriData`为空时进行特殊处理，如返回`newData`本身或创建一个大小为`newData`的新张量。例如：

import torch

def AddDataToTorch(oriData, newData, addDim):
    if oriData is None:
        return newData
    elif (len(oriData.shape) > addDim) and (len(newData.shape) > addDim):
        return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=addDim)
    else:
        return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=0)

mergeData = None
tmpData = torch.randn(3)
for i in range(1, 10):
    mergeData = AddDataToTorch(mergeData, tmpData, 1)

这样就可以避免该错误。

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import torch def AddDataToTorch(oriData, newData, addDim): if oriData is None: return newData else: if (len(oriData.shape) > addDim) and (len(newData.shape) > addDim): return torch.cat((oriData, newData), dim = addDim) else: return torch.cat((oriData, newData), dim = 1) mergeData = None tmpData = torch.randn(3) print(tmpData.shape) for i in range(1, 10): print('indx = ') print(i) mergeData = AddDataToTorch(mergeData, tmpData, 0) print(mergeData.shape) 这段代码如何修改能输出9行3列的torch

可以将代码修改为以下形式：

import torch 

def AddDataToTorch(oriData, newData, addDim): 
    if oriData is None: 
        return newData 
    else: 
        if (len(oriData.shape) > addDim) and (len(newData.shape) > addDim): 
            return torch.cat((oriData, newData), dim = addDim) 
        else: 
            return torch.cat((oriData, newData), dim = 1) 

mergeData = None 
tmpData = torch.randn(1, 3) # 修改这里，生成1行3列的随机数张量
print(tmpData.shape) 

for i in range(1, 10): 
    print('indx = ') 
    print(i) 
    mergeData = AddDataToTorch(mergeData, tmpData, 0) 

print(mergeData.shape) # 输出9行3列的张量

将 `tmpData` 的随机数张量修改为 1 行 3 列的张量，然后在循环中使用 `AddDataToTorch` 方法将其添加到 `mergeData` 中，最后输出结果张量 `mergeData` 的形状即可。

def AddDataToTorch(oriData, newData, addDim): if oriData is None: return newData elif (len(oriData.shape) > addDim) and (len(newData.shape) > addDim): return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=addDim) else: return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=0) mergeData = None tmpData = torch.randn(3) for i in range(1, 10): mergeData = AddDataToTorch(mergeData, tmpData, 1) 这个代码的mergeData.shape为什么是27行1列

在这段代码中，首先定义了一个函数 `AddDataToTorch`，用于将新数据 `newData` 添加到原始数据 `oriData` 中。如果原始数据为空，则直接返回新数据；如果两个数据都是二维及以上的矩阵，则在指定的维度上进行拼接；如果两个数据都是一维的向量，则在第0维上进行拼接。

接着使用了一个循环，将 `tmpData` 重复添加到 `mergeData` 中。由于 `mergeData` 的维度是 `(None, 1)`，而 `tmpData` 的维度是 `(3,)`，因此在第1维上进行拼接，即将 `tmpData` 沿着第1维复制三次，然后将三份数据沿着第1维拼接起来，最终得到一个 27 行 1 列的矩阵。