在一个循环中追加tensor，不使用append（）

可以使用torch.cat()函数来将多个tensor拼接成一个大的tensor，从而实现在循环中追加tensor的效果。具体实现方法如下：

1. 定义一个空的tensor，用于存储拼接后的结果。

2. 在循环中，每次生成一个新的tensor，将其与之前的结果tensor拼接起来。

3. 将拼接后的结果tensor作为下一次循环的初始值，继续迭代。

示例代码如下：

result = torch.empty() # 定义一个空的tensor

for i in range(10):
new_tensor = torch.randn(3, 4) # 生成一个新的tensor
result = torch.cat((result, new_tensor), dim=) # 将新的tensor与之前的结果tensor拼接起来

print(result) # 输出拼接后的结果tensor

相关问题

在libtorch中，如何创建一个tensor并且赋值

在libtorch中创建一个tensor并且赋值可以通过以下代码实现：

#include <torch/torch.h>
#include <iostream>

int main() {
  torch::Tensor tensor = torch::ones({3, 3});  // create a 3x3 tensor with all values set to 1
  std::cout << tensor << std::endl;  // print out the tensor

  tensor[2][2] = 2;  // change the value of element at position (2, 2) to 2
  std::cout << tensor << std::endl;  // print out the tensor again

  return 0;
}

这个示例使用`torch::ones()`函数创建一个3x3的张量（tensor），将所有元素的值都初始化为1。然后，通过对tensor的索引和操作符重载来更改张量中一个元素的值，最后再打印张量。要运行此代码，需要先安装libtorch和CMake。

每个循环输出一个tensor将每个tensor stack起来

可以使用 PyTorch 中的 `torch.stack` 函数来实现将多个 Tensor 沿着新维度堆叠在一起的操作。例如，假设我们有 3 个形状相同的 Tensor `x1`、`x2` 和 `x3`，它们的形状为 `(batch_size, input_size)`，我们可以按照以下方式将它们沿着新维度 `dim=0` 堆叠在一起：

import torch

x1 = torch.randn(32, 100)
x2 = torch.randn(32, 100)
x3 = torch.randn(32, 100)

stacked = torch.stack([x1, x2, x3], dim=0)

print(stacked.shape)  # 输出：torch.Size([3, 32, 100])

其中，`torch.stack` 函数的第一个参数是一个列表，包含要堆叠的 Tensor 对象，`dim` 参数指定了在哪个维度上进行堆叠。在上面的例子中，我们将 3 个 Tensor 沿着新维度 `0` 进行了堆叠，因此输出的 Tensor 的形状为 `(3, 32, 100)`。