将张量time_test_set和features_test_set_normalized_tensor沿着维度2合并

如果你想沿着维度2将张量 `time_test_set` 和 `features_test_set_normalized_tensor` 合并，可以将 `dim` 参数设置为2，如下所示：

import torch

combined_test_set = torch.cat((time_test_set, features_test_set_normalized_tensor), dim=2)

这将在维度2上连接 `time_test_set` 和 `features_test_set_normalized_tensor` 张量，并将结果保存在 `combined_test_set` 变量中。请注意，这假定 `time_test_set` 和 `features_test_set_normalized_tensor` 已经存在并已经被转换为张量。而且，你需要确保在维度2上两个张量的大小是一致的，否则无法拼接。

相关问题

将张量time_test_set和features_test_set_normalized_tensor合并

可以使用PyTorch中的torch.cat()函数将两个张量连接起来，如下所示：

import torch

combined_test_set = torch.cat((time_test_set, features_test_set_normalized_tensor), dim=1)

这将在维度1上连接time_test_set和features_test_set_normalized_tensor张量，并将结果保存在combined_test_set变量中。请注意，这假定time_test_set和features_test_set_normalized_tensor已经存在并已经被转换为张量。

combined_test_set = torch.cat((time_test_set, features_test_set_normalized_tensor), dim=1)

这行代码将会把张量 `time_test_set` 和 `features_test_set_normalized_tensor` 沿着维度1进行拼接。在PyTorch中，`torch.cat()` 函数的第一个参数是一个元组(tuple)，包含需要拼接的张量。第二个参数 `dim` 表示需要拼接的维度。在这里，我们将 `dim` 设置为1，即沿着第二个维度进行拼接。假设 `time_test_set` 的维度为 `(batch_size, seq_length, input_dim1)`，`features_test_set_normalized_tensor` 的维度为 `(batch_size, seq_length, input_dim2)`，那么拼接后的张量 `combined_test_set` 的维度为 `(batch_size, seq_length, input_dim1+input_dim2)`。