x_out = torch.cat(x_e1, x_e2, dim=1) TypeError: cat() received an invalid combination of arguments - got (Tensor, Tensor, dim=int), but expected one of: * (tuple of Tensors tensors, int dim, *, Tensor out) * (tuple of Tensors tensors, name dim, *, Tensor out)
时间: 2024-04-10 16:28:14 浏览: 25
在使用 `torch.cat()` 函数时,你传递的参数有误。`torch.cat()` 函数的第一个参数应该是一个包含要连接的张量的元组或列表。在你的代码中,`x_e1` 和 `x_e2` 是两个独立的张量,而不是一个元组或列表。
要解决这个问题,你需要将 `x_e1` 和 `x_e2` 包装在一个元组中,然后作为第一个参数传递给 `torch.cat()` 函数。以下是修改后的代码示例:
```python
x_out = torch.cat((x_e1, x_e2), dim=1)
```
这样就能正确地将 `x_e1` 和 `x_e2` 张量沿着维度1进行连接。确保你传递给 `torch.cat()` 函数的参数是一个元组或列表,而不是单独的张量。
相关问题
out_1 = torch.cat([x_1, x_2], 1) 举例说明
这行代码使用 PyTorch 的 `cat` 函数将两个张量 `x_1` 和 `x_2` 沿着第 1 维(即列维度)进行拼接,并将结果赋值给 `out_1`。假设 `x_1` 和 `x_2` 的形状都为 `(batch_size, feature_dim)`,那么 `out_1` 的形状将为 `(batch_size, feature_dim*2)`。具体来说,假设 `x_1` 和 `x_2` 分别为如下形状的张量:
```
x_1 = [[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]] # shape: (3, 2)
x_2 = [[7, 8],
[9, 10],
[11, 12]] # shape: (3, 2)
```
则执行 `out_1 = torch.cat([x_1, x_2], 1)` 后的 `out_1` 张量为:
```
out_1 = [[ 1, 2, 7, 8],
[ 3, 4, 9, 10],
[ 5, 6, 11, 12]] # shape: (3, 4)
```
可以看到,`out_1` 在第 1 维(列维度)上将 `x_1` 和 `x_2` 进行了拼接。
X_and_context = torch.cat((X, context), 2)
这是ChitGPT中的一个代码片段,用于将输入序列X与上下文context进行拼接。在这个代码片段中,torch.cat()函数被用来将两个张量在指定维度上进行拼接。具体来说,X和context的shape分别为(batch_size, seq_len, embedding_size)和(batch_size, 1, hidden_size),其中hidden_size是模型的隐藏状态维度。在这里,我们将它们在第二个维度上进行拼接,即将X和context以列的形式拼接在一起。最终得到的X_and_context的shape为(batch_size, seq_len, embedding_size+hidden_size),即将上下文信息和输入序列信息合并在了一起,以便模型能够更好地理解输入序列并生成下一个词语。