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。

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python Tensor 在维度0上拓展一维

在Python的Tensor（张量）中，特别是在深度学习框架如TensorFlow或PyTorch中，如果你想在维度0（通常表示样本数）上增加一个新的维度，你可以使用相应的库提供的函数进行扩充。这里以PyTorch为例：

假设你有一个形状为`(batch_size, channels, height, width)`的Tensor，如果你想要添加一个新的时间步（例如视频序列的一个帧），你会这样做：

import torch

# 假设现有Tensor 'tensor'
original_shape = tensor.shape
num_new_samples = 1  # 新增的样本数
new_tensor = torch.unsqueeze(tensor, dim=0) * num_new_samples

# new_tensor 的形状现在是 (num_new_samples, batch_size, channels, height, width)

在这里，`torch.unsqueeze()` 函数用于在指定维度（在这个例子中是0）上插入一个新轴，相当于复制原Tensor并新增了一个样本。`* num_new_samples`则是将原有的每个元素都复制了`num_new_samples`次。