基于pytorch，将96个[1,1]的张量拼接为[1,96]张量

可以使用torch.cat()函数将这96个[1,1]的张量拼接为[1,96]张量，具体代码如下：

import torch

# 创建96个[1,1]的张量
tensor_list = [torch.ones((1,1)) for _ in range(96)]

# 将96个张量拼接为一个[1,96]的张量
concat_tensor = torch.cat(tensor_list, dim=1)

print(concat_tensor.size())  # 输出：torch.Size([1, 96])

其中，torch.cat()函数的第一个参数是要拼接的张量列表，第二个参数是指定在哪个维度上进行拼接，这里选择在第二维上进行拼接。

相关问题

基于pytorch，将4个[1,96]的张量拼接为[4,96]张量

可以使用torch.cat函数将4个[1,96]的张量沿着第0维（即行）拼接起来，代码如下：

import torch

# 4个[1,96]的张量
t1 = torch.randn(1, 96)
t2 = torch.randn(1, 96)
t3 = torch.randn(1, 96)
t4 = torch.randn(1, 96)

# 拼接为[4,96]张量
result = torch.cat((t1, t2, t3, t4), dim=0)

print(result.shape)  # 输出：torch.Size([4, 96])

其中，torch.cat函数的第一个参数是一个元组，表示要拼接的张量。dim参数表示要沿着哪一维进行拼接，这里选择了0表示沿着第0维进行拼接。

pytorch中用同一个一维张量拼接成高维张量的方法

可以使用 torch.stack() 函数将同一个一维张量按照指定的维度拼接成多维张量。例如，可以使用以下代码将两个一维张量沿着第一维拼接成一个二维张量：

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])
z = torch.stack([x, y])
print(z)

输出结果为：

tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])