如何把torch.Size([37632, 1])补零到torch.Size([301056, 1])
时间: 2023-06-25 22:07:58 浏览: 49
可以使用 PyTorch 中的 torch.nn.functional.pad 函数来实现补零操作。具体实现如下:
```python
import torch.nn.functional as F
x = torch.randn(37632, 1)
padded_x = F.pad(x, (0, 0, 0, 263424), mode='constant', value=0)
print(padded_x.shape) # 输出 torch.Size([301056, 1])
```
其中,`F.pad` 函数的第一个参数为输入张量,第二个参数为在每个维度上需要补零的数量,这里设为 `(0, 0, 0, 263424)` 表示在第二个维度上补零 263424 个元素。第三个参数为填充模式,这里选用了常数填充模式。最后一个参数为填充的常数值,这里设为 0。
相关问题
torch.Size([37632, 1])如何在保留原有数据的情况下拓展为torch.Size([301056, 1])
要将torch.Size([37632, 1])拓展为torch.Size([301056, 1]),需要在保留原有数据的情况下添加新的数据。可以使用torch.cat()函数将原有数据复制并拼接多次,以生成新的数据。
代码示例:
```
import torch
# 原有数据
data = torch.randn(37632, 1)
print(data.size()) # torch.Size([37632, 1])
# 在保留原有数据的情况下拓展为 torch.Size([301056, 1])
new_data = torch.cat([data]*8, dim=0)
print(new_data.size()) # torch.Size([301056, 1)])
```
在上述代码中,使用了torch.cat()函数将原有数据复制了8次,并拼接成了新的数据。其中,dim=0表示在第0维度上进行拼接,即纵向拼接。最终生成的新数据的大小为torch.Size([301056, 1]),与所需的大小相符。
torch.size和torch.shape的区别
`torch.size()` 和 `torch.shape` 都是 PyTorch 中获取张量形状的方法,但是它们的返回值有所不同。
`torch.size()` 返回的是一个元组,其中包含了张量在每个维度上的长度。
而 `torch.shape` 返回的也是一个元组,其中包含了张量在每个维度上的长度,并且它们的顺序是与张量的维度顺序相同的。
举个例子,假设我们有一个形状为 `(2,3)` 的张量,我们可以使用这两个方法来获取它的形状:
```python
import torch
x = torch.zeros((2, 3))
print(x.size()) # 输出 torch.Size([2, 3])
print(x.shape) # 输出 torch.Size([2, 3])
```
可以看出,它们的返回值是相同的,只是形式略有不同。在代码中使用时,可以根据需要选择其中的任意一个。