怎么把torch.Size([359, 1])的张量和torch.Size([451, 1])的张量相加

可以使用torch.broadcast_tensors()函数实现对张量的广播和相加操作，代码如下：

import torch

tensor1 = torch.randn(359, 1)
tensor2 = torch.randn(451, 1)

tensor1, tensor2 = torch.broadcast_tensors(tensor1, tensor2)

result = tensor1 + tensor2

print(result.shape) # 输出 torch.Size([451, 359])

这样就可以将两个形状不同的张量相加，并利用广播机制让它们形状相同。

相关问题

将一组张量gray_data size torch.Size([8, 256, 256])，变为gray_data size torch.Size([8,1， 256, 256])

在PyTorch中，你可以使用`unsqueeze`方法来增加张量的维度。`unsqueeze`方法接受一个参数，表示你想要在哪一个维度插入新的维度。维度编号从0开始，例如，对于一个形状为`[8, 256, 256]`的张量，如果你想要在第二个维度（维度索引为1）插入一个新维度，你需要调用`unsqueeze(1)`。

以下是具体的代码示例：

import torch

# 假设gray_data是你的原始张量，其大小为[8, 256, 256]
gray_data = torch.rand(8, 256, 256)  # 这里仅用随机数来初始化一个示例张量

# 使用unsqueeze方法在第二个维度插入一个新的维度
gray_data_expanded = gray_data.unsqueeze(1)

# 查看修改后的张量形状
print(gray_data_expanded.shape)  # 输出将会是：torch.Size([8, 1, 256, 256])

在上面的代码中，`gray_data.unsqueeze(1)`将`gray_data`张量的形状从`[8, 256, 256]`变成了`[8, 1, 256, 256]`。这样就在原来的第二个维度位置添加了一个新的维度。

把torch.Size([256, 36, 4])转化为torch.Size([256, 36, 2048])

把torch.Size([256, 36, 4])转化为torch.Size([256, 36, 2048])，需要进行张量的重塑（reshape）操作，具体代码如下：

import torch

# 构造一个大小为[256, 36, 4]的张量
x = torch.randn(256, 36, 4)

# 将张量重塑为[256, 36, 2048]
x = x.reshape(256, 36, 2048)

print(x.shape)  # 输出torch.Size([256, 36, 2048])

通过将原始张量重塑为目标形状可以实现张量大小的变换。具体来说，在重塑张量时，保持张量中元素的总数不变，只改变张量的形状，从而实现大小的变换。