pytorch一次计算结果为张量，循环10次，每次循环结果拼接代码，代码展示

下面是一次计算结果为张量、循环10次并将结果拼接的代码示例：

import torch

# 假设计算得到的张量为 tensor
tensor = torch.randn(3, 4)  # 生成一个 3x4 的随机张量

# 初始化空的拼接结果张量
concat_tensor = torch.empty((0, 4))

# 循环10次
for i in range(10):
    # 计算结果为 tensor，将其拼接到 concat_tensor 上
    concat_tensor = torch.cat((concat_tensor, tensor), dim=0)

# 输出拼接结果
print(concat_tensor)

这段代码的主要功能是计算得到一个张量，然后将其循环10次并将结果拼接成一个新的张量。其中使用了 PyTorch 中的 `torch.randn()` 生成随机张量，`torch.empty()` 初始化空张量，以及 `torch.cat()` 进行张量拼接的函数。

相关问题

基于pytorch，如何将for循环中每次输出的（1，21）张量结果，总共10个结果保存到一个二维张量中

可以使用torch.cat()函数将每次输出的张量结果按行拼接成一个二维张量。具体代码如下：

import torch

# 假设每次循环输出的张量结果为x，总共循环10次
results = []
for i in range(10):
    x = torch.randn(1, 21)  # 假设每次输出的张量大小为（1，21）
    results.append(x)

# 将每次输出的张量结果按行拼接成一个二维张量
res_tensor = torch.cat(results, dim=0)

print(res_tensor.size())  # 输出为（10，21）

在上述代码中，我们定义了一个空列表results用于保存每次循环输出的张量结果。在循环中，每次输出的张量结果都被添加到results列表中。最后，使用torch.cat()函数将results列表中的所有张量结果按行拼接成一个二维张量res_tensor。最后，我们输出res_tensor的大小，结果为（10，21）。

基于pytorch，如何将for循环中每次输出的一列结果保存到一个二维张量中

可以使用 PyTorch 中的 `torch.cat()` 函数将每次循环输出的结果拼接成一个二维张量。具体实现如下：

import torch

# 假设每次循环输出的结果为 1 维张量，需要保存 10 个结果
result_tensor = torch.empty(10, 0)

for i in range(10):
    # 假设每次循环输出的结果为随机生成的 1 维张量，形状为 (1, 5)
    output = torch.randn(1, 5)
    
    # 将输出结果保存到 result_tensor 中
    result_tensor = torch.cat((result_tensor, output.T), dim=1)

print(result_tensor)

在这个例子中，我们假设每次循环输出的结果是一个随机生成的 1 维张量，形状为 (1, 5)，需要保存 10 个结果。我们先创建一个空的二维张量 `result_tensor`，形状为 (10, 0)，表示该张量有 10 行，目前还没有任何列。

在每次循环中，我们将输出结果转置成形状为 (5, 1) 的 2 维张量，然后使用 `torch.cat()` 函数将其拼接到 `result_tensor` 的右侧。注意，因为 `torch.cat()` 函数默认沿着第 0 维（即行）拼接，所以我们需要将输出结果转置后再进行拼接。

最后输出结果为一个形状为 (10, 5) 的二维张量，其中每行表示一次循环输出的结果。