基于pytorch，如何将for循环中每次输出的一列结果保存到一个二维张量中

可以使用 PyTorch 中的 `torch.cat()` 函数将每次循环输出的结果拼接成一个二维张量。具体实现如下：

import torch

# 假设每次循环输出的结果为 1 维张量，需要保存 10 个结果
result_tensor = torch.empty(10, 0)

for i in range(10):
    # 假设每次循环输出的结果为随机生成的 1 维张量，形状为 (1, 5)
    output = torch.randn(1, 5)
    
    # 将输出结果保存到 result_tensor 中
    result_tensor = torch.cat((result_tensor, output.T), dim=1)

print(result_tensor)

在这个例子中，我们假设每次循环输出的结果是一个随机生成的 1 维张量，形状为 (1, 5)，需要保存 10 个结果。我们先创建一个空的二维张量 `result_tensor`，形状为 (10, 0)，表示该张量有 10 行，目前还没有任何列。

在每次循环中，我们将输出结果转置成形状为 (5, 1) 的 2 维张量，然后使用 `torch.cat()` 函数将其拼接到 `result_tensor` 的右侧。注意，因为 `torch.cat()` 函数默认沿着第 0 维（即行）拼接，所以我们需要将输出结果转置后再进行拼接。

最后输出结果为一个形状为 (10, 5) 的二维张量，其中每行表示一次循环输出的结果。

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基于pytorch，如何将for循环中每次输出的（1，21）张量结果，总共10个结果保存到一个二维张量中

可以使用torch.cat()函数将每次输出的张量结果按行拼接成一个二维张量。具体代码如下：

import torch

# 假设每次循环输出的张量结果为x，总共循环10次
results = []
for i in range(10):
    x = torch.randn(1, 21)  # 假设每次输出的张量大小为（1，21）
    results.append(x)

# 将每次输出的张量结果按行拼接成一个二维张量
res_tensor = torch.cat(results, dim=0)

print(res_tensor.size())  # 输出为（10，21）

在上述代码中，我们定义了一个空列表results用于保存每次循环输出的张量结果。在循环中，每次输出的张量结果都被添加到results列表中。最后，使用torch.cat()函数将results列表中的所有张量结果按行拼接成一个二维张量res_tensor。最后，我们输出res_tensor的大小，结果为（10，21）。

pytorch将二维张量增加一个维度batchsize

在PyTorch中，可以使用`unsqueeze()`函数将二维张量增加一个维度，具体的代码实现如下：

import torch

# 定义一个二维张量
tensor_2d = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

# 将二维张量增加一个维度
batch_size = 2
tensor_3d = tensor_2d.unsqueeze(dim=0)  # 在第0维增加一个维度，表示batch size

# 打印结果
print(tensor_3d)

运行结果如下：

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

可以看到，原来的二维张量变成了一个三维张量，第0维表示batch size，大小为1，剩余两个维度与原来的二维张量大小相同。如果想要增加的维度不是第0维，可以通过修改`dim`参数来实现。