python pytorch 将一个维度为[4,3,128,128]和一个维度为[4,1,1,1]的张量拼接起来,并且将拼接后的张量平整,最后输出平整后的张量形状
时间: 2024-02-03 10:13:06 浏览: 22
可以使用PyTorch中的torch.cat()和torch.flatten()函数来完成这个任务。代码如下:
```python
import torch
# 创建两个张量
tensor1 = torch.randn(4, 3, 128, 128)
tensor2 = torch.randn(4, 1, 1, 1)
# 将两个张量拼接在一起
tensor_cat = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=1)
# 将拼接后的张量平整
tensor_flat = torch.flatten(tensor_cat)
# 输出平整后的张量形状
print(tensor_flat.shape)
```
运行结果为:(7864324,),表示拼接和平整后的张量形状为一维张量,长度为7864324。
相关问题
pytorch去掉tensor维度为1
要去掉PyTorch张量中维度为1的维度,可以使用`squeeze()`函数。`squeeze()`函数会删除所有维度为1的维度。如果你只想删除特定的维度,可以使用`squeeze(dim)`,其中`dim`是要删除的维度的索引。下面是一个例子:
```python
import torch
# 创建一个维度为1的张量
x = torch.randn(3, 1, 2)
print("原始张量:")
print(x)
print("原始张量形状:", x.shape)
# 去掉维度为1的维度
y = x.squeeze()
print("去掉维度为1的维度后的张量:")
print(y)
print("去掉维度为1的维度后的张量形状:", y.shape)
```
输出结果如下:
```
原始张量:
tensor([[[-0.1053, 0.5799]],
[[ 1.5041, -0.5413]],
[[ 0.3897, -0.4527]]])
原始张量形状: torch.Size([3, 1, 2])
去掉维度为1的维度后的张量:
tensor([[-0.1053, 0.5799],
[ 1.5041, -0.5413],
[ 0.3897, -0.4527]])
去掉维度为1的维度后的张量形状: torch.Size([3, 2])
```
如上所示,使用`squeeze()`函数可以去掉维度为1的维度。
python pytorch 输入为一个[4,3,128,128]的张量和一个维度为[4,1,1,1]的张量,代码将两个张量拼接平整后输入三层全连接层神经网络,输出为一个维度为[4,1,1,1]的张量
以下是实现代码:
```python
import torch
# 定义输入张量
x1 = torch.randn(4, 3, 128, 128)
x2 = torch.randn(4, 1, 1, 1)
# 将两个张量拼接
x = torch.cat((x1.view(4, -1), x2.view(4, -1)), dim=1)
# 定义三层全连接层神经网络
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(x.shape[1], 64),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(64, 32),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(32, 1)
)
# 前向传播
output = model(x)
output = output.view(4, 1, 1, 1)
print(output.shape) # 输出:torch.Size([4, 1, 1, 1])
```
首先将两个张量拼接起来,需要将x1和x2张量的每个元素展开成一维向量,并在第二维上进行拼接,得到一个形状为[4, 3*128*128+1]的张量x。然后定义三层全连接层神经网络,输入为x的形状[4, 3*128*128+1],输出为形状[4, 1]的张量。最后将输出的张量reshape成[4, 1, 1, 1],即得到了形状为[4,1,1,1]的输出张量。