torch.Size([4033]) torch.Size([4033, 10])，这样的两个torch数据应该如何拼接呢

如果你想将一个形状为`(4033,)`的Tensor和一个形状为`(4033, 10)`的Tensor拼接在一起，可以使用`torch.unsqueeze()`函数将第一个Tensor的形状变为`(4033, 1)`，然后再使用`torch.cat()`函数将两个Tensor沿着第二个维度（即列）拼接在一起，示例如下：

import torch

a = torch.randn(4033)
b = torch.randn(4033, 10)

a = torch.unsqueeze(a, 1)  # 变为形状为(4033, 1)的Tensor
c = torch.cat([a, b], dim=1)  # 在第2个维度上拼接
print(c.shape)  # 输出torch.Size([4033, 11])

如果你想将两个形状相同的Tensor沿着第一个维度（即行）拼接在一起，可以使用`torch.stack()`函数，示例如下：

a = torch.randn(4033, 10)
b = torch.randn(4033, 10)

c = torch.stack([a, b], dim=0)  # 在第1个维度上拼接
print(c.shape)  # 输出torch.Size([2, 4033, 10])

相关问题

torch.Size([4033, 1]) torch.Size([4033, 10]) 如何将这两个torch拼接起来

可以使用 torch.cat 方法将两个张量拼接在一起，需要注意的是拼接的维度需要相同，比如：

import torch

a = torch.randn(4033, 1)
b = torch.randn(4033, 10)

c = torch.cat((a, b), dim=1)
print(c.size())  # torch.Size([4033, 11])

在上面的代码中，我们将 `a` 和 `b` 两个张量沿着 `dim=1` 的维度进行拼接，得到了一个新的张量 `c`，大小为 `[4033, 11]`。

torch.size和torch.shape的区别

`torch.size()` 和 `torch.shape` 都是 PyTorch 中获取张量形状的方法，但是它们的返回值有所不同。

`torch.size()` 返回的是一个元组，其中包含了张量在每个维度上的长度。

而 `torch.shape` 返回的也是一个元组，其中包含了张量在每个维度上的长度，并且它们的顺序是与张量的维度顺序相同的。

举个例子，假设我们有一个形状为 `(2,3)` 的张量，我们可以使用这两个方法来获取它的形状：

import torch

x = torch.zeros((2, 3))
print(x.size())    # 输出 torch.Size([2, 3])
print(x.shape)     # 输出 torch.Size([2, 3])

可以看出，它们的返回值是相同的，只是形式略有不同。在代码中使用时，可以根据需要选择其中的任意一个。