x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) torch.stack当dim=1. dim=2, dim=3 的时候分别是什么结果？详细说明

时间: 2023-04-05 09:03:53 浏览: 79

PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解

主要介绍了PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧在PyTorch中，`torch.tensor` 和 `torch.Tensor` 是两种不同的创建张量（Tensor）的方法，但它们之间的差异并不显著，主要是使用场景和默认属性上的细微差别。这篇文章将详细解析这两者之间的区别。 `torch.tensor` 是一个方便的构造函数，它能够从各种类型的数据（如列表、元组、numpy 数组等）直接创建张量，并根据输入数据自动推断数据类型。例如，如果你传入的是整数列表，`torch.tensor` 会创建一个 `LongTensor`；如果传入的是浮点数列表，则会创建 `FloatTensor`。此外，`torch.tensor` 还能直接处理已存在的张量，不会改变其原始数据类型。 ```python import torch x = torch.tensor([1, 2]) print(x) # tensor([1, 2]) print(x.type()) # torch.LongTensor ``` 另一方面，`torch.Tensor` 实际上是 `torch.FloatTensor` 的别名，它用于创建一个浮点类型的张量。当你直接使用 `torch.Tensor` 创建张量时，如果没有指定数据类型，它将默认创建一个浮点类型的张量，即使输入的是整数。这与 `torch.tensor` 的自动类型推断有所不同。 ```python x = torch.Tensor([1, 2]) # 默认创建一个浮点类型的张量 print(x) # tensor([1., 2.]) print(x.type()) # torch.FloatTensor ``` 除此之外，`torch.tensor` 还提供了一种简洁的语法糖，可以快速创建单元素张量，比如 `torch.tensor(1)` 直接返回一个值为 1 的张量，而 `torch.Tensor(1)` 则创建一个大小为 1 的随机张量。这是因为 `torch.Tensor()` 实际上是 `torch.empty()` 的别名，会返回一个未初始化的垃圾数据张量。 ```python x = torch.tensor(1) print(x) # tensor(1) y = torch.Tensor(1) print(y) # tensor([0.5694], grad_fn=<AddBackward0>) ``` 在实际使用中，大多数情况下，`torch.tensor` 因其便捷的自动类型推断和直接创建固定值张量的功能，成为了首选。然而，如果你需要创建特定类型的张量或者明确知道数据类型，可以直接使用 `torch.empty`, `torch.zeros`, `torch.ones` 等方法，或者直接指定数据类型，如 `torch.FloatTensor([1, 2])`。总结来说，PyTorch中的 `torch.tensor` 和 `torch.Tensor` 主要区别在于数据类型推断和默认行为。`torch.tensor` 更加灵活，能够根据输入自动确定数据类型，而 `torch.Tensor` 默认创建浮点类型的张量，且在单元素创建时会有不同的行为。了解这些差异有助于更高效地编写PyTorch代码。

当dim=1时，torch.stack会将两个张量在第一个维度上进行拼接，即将x和y沿着行的方向进行拼接，结果为： tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) 当dim=2时，torch.stack会将两个张量在第二个维度上进行拼接，即将x和y沿着列的方向进行拼接，结果为： tensor([[1, 2, 5, 6], [3, 4, 7, 8]]) 当dim=3时，由于x和y都是二维张量，所以无法进行第三个维度的拼接，会报错。

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x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) torch.stack当dim=1. dim=2, dim=3 的时候分别是什么结果？详细说明

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import torch x = torch.tensor([]) y = torch.tensor([1, 2, 3]) z = torch.cat((x, y), dim = 1)

# 创建稀疏矩阵的数据 indices = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [0, 1, 2, 1]], dtype=torch.long) values = torch.tensor([1., 2., 3., 4.], dtype=torch.float) 这个是什么意思

x = torch.tensor([1, 2,3]) 如何返回指点值2的索引

输出以下两个张量的按元素加、按元素减、按元素乘、按元素除、求幂运算 import torch x = torch.tensor([5, 2, 3]) y = torch.tensor([1, 3, 2])

var_x = torch.tensor(train_x, dtype=torch.float32, device=device)

X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)报错

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])，那我想修改x，该怎么操作呢

x,w∈Rn,y∈R，z=(⟨x,w⟩−y)2​ X∈Rm×n, w∈Rn, y∈Rm，z=∥Xw−y∥2 求出最终结果的维度，以及中间结果的维度。 假设x = torch.arange(4.0)，X=torch.randn(4，4) ，w=torch.randn(4) ，y = torch.tensor([2, 2, 2, 2]) 用pytorch求出上述导数结果。

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) z = torch.stack([x, y], dim=2)结果是什么？

import torch a = torch.tensor([2, 3, 4]) b = torch.tensor([2, 3, 4]) c =torch.add(a,b) print(c)

解释下x = torch.tensor(x, dtype=torch.float32) y = torch.tensor(y, dtype=torch.float32) 并解释下为什么要转换为PyTorch张量

s = torch.tensor(s, device=self.device, dtype=torch.float32)

colors = torch.tensor(colors,

t = torch.tensor([t])代码分析

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