一个大小为b*c*d*h*w的tensor将c和d维度合并
时间: 2024-01-17 08:18:20 浏览: 28
可以使用PyTorch中的`torch.reshape()`函数来合并`c`和`d`维度。下面是一个示例代码:
```python
import torch
# 假设原始的tensor为x,大小为b*c*d*h*w
x = torch.randn(2, 3, 4, 5, 6)
# 合并c和d维度,新的tensor大小为b*(c*d)*h*w
new_x = torch.reshape(x, (x.size(0), x.size(1) * x.size(2), x.size(3), x.size(4)))
print(new_x.size()) # 输出:torch.Size([2, 12, 5, 6])
```
在上述代码中,我们使用`torch.reshape()`函数将原始的tensor `x`的`c`和`d`维度合并为一个新的维度`(c*d)`,并保持其他维度不变。最终得到的新的tensor `new_x`的大小为`b*(c*d)*h*w`。
相关问题
tensor将n个1*768维度的tensor 合并为n*768
你可以使用 `torch.cat()` 函数将 n 个 1x768 维度的张量合并为 n*768 的张量。这个函数可以在 PyTorch 中使用。以下是一个示例代码:
```python
import torch
# 假设你有 n 个 1x768 的张量
n = 3
tensor_list = [torch.randn(1, 768) for _ in range(n)]
# 使用 torch.cat() 函数进行合并
merged_tensor = torch.cat(tensor_list, dim=0)
# 打印合并后的张量形状
print(merged_tensor.shape)
```
这样,`merged_tensor` 就是一个 n*768 的张量,其中每个元素都是原来的 1x768 张量。请根据你的具体需求替换 `tensor_list`,并根据需要调整维度和张量的形状。
Tensor 中的B*C*H*W分别指什么?
在Tensor中,B、C、H、W分别表示张量的四个维度:
- B:batch size,指的是一次训练或推理中处理的样本数。
- C:channel,指的是图像或特征的通道数。
- H:height,指的是图像或特征的高度。
- W:width,指的是图像或特征的宽度。
因此,B*C*H*W表示一个四维张量,其中B表示batch size,C表示channel,H表示height,W表示width。