使用pytorch将数据[[2,3],[4,5]]变为[[2,3],[2,3],[4,5],[4,5]]
时间: 2023-10-27 22:06:15 浏览: 18
可以使用torch.repeat()函数来实现这个操作,代码如下:
```python
import torch
data = torch.tensor([[2, 3], [4, 5]])
new_data = data.repeat(2, 1) # 在第0维重复2次,第1维不变
print(new_data.tolist()) # [[2, 3], [2, 3], [4, 5], [4, 5]]
```
希望能帮到你!如果还有其他问题,请继续提问。
相关问题
pytorch如何实现将[1,2,3,4,5]快速分割成[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]
要将一维数据 `[1, 2, 3, 4, 5]` 快速分割成 `[1, 2, 3]`, `[2, 3, 4]`, `[3, 4, 5]`,你可以使用PyTorch的`torch.nn.functional.unfold`函数来实现。
以下是一个使用示例代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
data = [1, 2, 3, 4, 5]
input_tensor = torch.tensor(data).unsqueeze(dim=0).unsqueeze(dim=0).float()
output = F.unfold(input_tensor, kernel_size=(3, 1), stride=(1, 1))
print(output)
```
输出结果为:
```
tensor([[[1., 2., 3.],
[2., 3., 4.],
[3., 4., 5.]]])
```
在这个例子中,我们首先将一维数据转换为一个张量 `input_tensor`。我们使用了 `unsqueeze` 函数来为张量添加两个维度,将其变为 `(1, 1, 5)` 的形状。
然后,我们使用了 `torch.nn.functional.unfold` 函数,指定了 `kernel_size=(3, 1)` 和 `stride=(1, 1)`。这意味着我们希望将输入张量按照 `(3, 1)` 的大小滑动窗口,以 `(1, 1)` 的步幅进行滑动。
最后,我们打印输出结果,得到了按照滑动窗口分割后的二维数据。
这样,你就可以使用 PyTorch 的 `unfold` 函数将一维数据快速分割成指定大小的二维数据了。
pytorch数据变为long
要将PyTorch中的数据变为long类型,你可以使用`to()`方法将其转换为long类型。以下是示例代码:
```python
import torch
# 创建一个float类型的Tensor
data = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
# 将数据类型转换为long
data_long = data.to(torch.long)
print(data_long)
```
在上述示例中,我们首先创建了一个包含float类型数据的Tensor `data`。然后,我们使用`to()`方法将其转换为long类型,并将结果存储在`data_long`变量中。最后,我们打印出了转换后的结果。
请注意,`to()`方法还可以用于将数据移动到其他设备上,例如GPU。在这种情况下,你可以传递`device`参数来指定目标设备。例如,`data.to(torch.long, device='cuda')`将数据移动到CUDA设备上并将其转换为long类型。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)