input_tensor = out[1];target_tensor = out[2];用pytorch把这两个tensor拼接起来。
时间: 2023-03-25 12:04:06 浏览: 64
可以使用torch.cat()函数将这两个tensor拼接起来,代码如下:
concat_tensor = torch.cat((input_tensor, target_tensor), dim=)
相关问题
input_tensor = torch.unsqueeze(input_tensor, 2)
这行代码是将PyTorch张量的维度从[batch_size, sequence_length]转换为[batch_size, sequence_length, 1],其中1是新增维度的大小。这通常用于输入到卷积神经网络(CNN)中,因为CNN的输入需要具有三个维度:批大小、高度和宽度(对于图像),或批大小、序列长度和特征数(对于文本)。在这种情况下,新增维度的大小为1,表示输入序列中的每个单独元素都是一个特征。
torch::Tensor out_tensor = module.forward({ input_tensor }).toTensor();代码解释
这段代码是使用 PyTorch C++ 前端调用神经网络模型中的 forward 函数,传入输入数据 input_tensor,并将输出结果转换为 Tensor 类型的 out_tensor 变量。具体来说,module 是一个 PyTorch C++ 前端中的 Module 类型的对象,代表了一个神经网络模型,它的 forward 函数接受一个 std::vector<Tensor> 类型的输入参数,这里我们将 input_tensor 封装成了一个 std::vector,然后通过 module.forward 函数传入,返回一个 Tensor 类型的输出结果。为了保证数据类型一致性,我们使用 toTensor() 函数将输出结果转换为 Tensor 类型的数据。
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