pytorch的cat函数中dim=-1

时间: 2023-04-27 09:02:38 浏览: 849
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在PyTorch的cat函数中，当dim=-1时，表示在最后一个维度上进行拼接操作。例如，对于两个形状为(3,4)的张量进行拼接，拼接后的张量形状为(3,8)，其中第二个维度上的大小为两个张量的第二个维度大小之和。
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torch.cat()函数是PyTorch库中的一个操作，用于将一维、二维或多维张量按照指定维度(dim)连接起来。当你设置dim=-1时，它会在最后一个（即最右边）维度上进行拼接，这意味着沿着列方向添加新的元素到现有的张量...

torch.cat dim=-1

torch.cat(dim=-1)是PyTorch中的一个函数，用于将多个张量沿着指定维度进行拼接。在这里，dim=-1表示在最后一个维度上进行拼接。 具体来说，torch.cat(dim=-1)会将多个张量按照它们的最后一个维度进行拼接，生成一...

torch.cat([x, y], dim=-1)

这个代码使用 PyTorch 库中的 cat 函数对两个张量 x 和 y 进行拼接操作。其中，dim=-1 表示在最后一个维度进行拼接。具体来说，如果 x 的形状为 (2, 3, 4)，y 的形状为 (2, 3, 5)，那么这个操作将会返回一个形状为 ...

x = torch.cat((x, grid), dim=-1)

这行代码使用 PyTorch 的 cat 函数将 x 和 grid 沿着最后一个维度进行拼接。具体来说，如果 x 的形状是 (batch_size, channel_in, height, width)，grid 的形状是 (batch_size, num_points, 2)，那么...

torch.cat((f_v, f_a), dim=-1)

torch.cat((f_v, f_a), dim=-1) 是一个 PyTorch 中的函数，用于将两个张量 f_v 和 f_a 沿着指定的维度进行拼接。其中，f_v 和 f_a 是两个具有相同维度的张量。 该函数的作用是将 f_v 和 f_a 在最后一个维度上进行...

详细解释一下这段图像代码 def forward(self, x): b, c, *_spatial = x.shape x = x.reshape(b, c, -1) x = th.cat([x.mean(dim=-1, keepdim=True), x], dim=-1) x = x + self.positional_embedding[None, :, :].to(x.dtype) x = self.qkv_proj(x) x = self.attention(x) x = self.c_proj(x) return x

这段代码是一个 PyTorch 模型的前向传播函数，它接受一个张量 x 作为输入，并返回一个张量 x。这个函数的作用是对输入张量进行一系列操作，包括将其 reshape 成为一个二维张量，计算其平均值并将其与原始张量拼接...

rgbd = torch.cat([rgb, depth.unsqueeze(0)], dim=-1).unsqueeze(0)

这段代码使用 PyTorch 的函数将 RGB 图像和深度图像...torch.cat 函数将 RGB 图像和深度图像按照最后一个维度拼接起来，得到的结果是一个 4D 张量，形状为 (1, H, W, 4)，其中 H 和 W 分别是图像的高度和宽度。

PyTorch cat 函数

在PyTorch中，cat()函数是用来将两个张量按指定维度进行拼接的。torch.cat()函数不会新增维度，而是将两个张量在指定维度上拼接在一起。需要注意的是，除了拼接维度可以不同外，其他维度的数值必须相同才能对齐。你...

class GAT(nn.Module): def __init__(self, in_dim, out_dim, num_heads): super(GAT, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.attentions = nn.ModuleList([nn.Linear(in_dim, out_dim) for _ in range(num_heads)]) self.out_att = nn.Linear(in_dim*num_heads, out_dim) def forward(self, x, adj): x = x.unsqueeze(1) x = x.transpose(2,0) x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1) alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(1, 2)) / self.num_heads, dim=-1) alpha = torch.where(alpha>0, alpha, torch.zeros_like(alpha)) # alpha = torch.where(adj.unsqueeze(-1).bool(), alpha, torch.zeros_like(alpha)) alpha = alpha / alpha.sum(dim=-2, keepdim=True) out = torch.matmul(alpha, x).squeeze(1) out = F.elu(self.out_att(out)) return out 这段代码中out的形状为（192，512），而self.out_att只能接受（128，512）的输入，这段代码应该怎么调整呢。我尝试在self部分增加一个线性全连接层linear（512，128），但是报错缺少必要的位置参数，我应该怎么办呢。这是pytorch版本

alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(1, 2)) / self.num_heads, dim=-1) alpha = torch.where(alpha>0, alpha, torch.zeros_like(alpha)) # alpha = torch.where(adj.unsqueeze(-1).bool(), alpha, ...

请你把这段代码用def的形式改写data = torch.randn(16992, 307, 12, 2) week_feature = torch.zeros((data.shape[0], 1)) # 遍历所有时间点，获取对应的星期并将星期转化为对应的数字 for i in range(data.shape[0]): date_str = '2016-01-01 00:00:00' # 假设数据集中的时间从2016年1月1日开始 date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') date += datetime.timedelta(minutes=5*i) # 每个时间点间隔5分钟 week = date.weekday() # 获取星期，0表示星期一，1表示星期二，以此类推 week_feature[i] = week + 1 # 将星期转化为对应的数字并将其存入星期特征张量中 # 将星期特征添加到原有的数据集中 week_feature=week_feature.unsqueeze(1).repeat(1, 307, 12, 1) week_feature=week_feature.reshape(16992,307,12,1) data = torch.cat((data, week_feature), dim=-1) # week_feature = week_feature.repeat(1, 307, 12, 1) # 将星期特征张量与数据集在最后一个维度上拼接 # data = torch.cat((data, week_feature), dim=-1) # 输出结果 print(data) print(data.shape) pytorch版本

data = torch.cat((data, week_feature), dim=-1) return data data = torch.randn(16992, 307, 12, 2) data = add_week_feature(data) print(data) print(data.shape) 这样就可以通过调用 add_week_...

请帮我把这段代码改成def的形式data = torch.randn(16992, 307, 12, 2) week_feature = torch.zeros((data.shape[0], 1)) # 遍历所有时间点，获取对应的星期并将星期转化为对应的数字 for i in range(data.shape[0]): date_str = '2016-01-01 00:00:00' # 假设数据集中的时间从2016年1月1日开始 date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') date += datetime.timedelta(minutes=5*i) # 每个时间点间隔5分钟 week = date.weekday() # 获取星期，0表示星期一，1表示星期二，以此类推 week_feature[i] = week + 1 # 将星期转化为对应的数字并将其存入星期特征张量中 # 将星期特征添加到原有的数据集中 week_feature=week_feature.unsqueeze(1).repeat(1, 307, 12, 1) week_feature=week_feature.reshape(16992,307,12,1) data = torch.cat((data, week_feature), dim=-1) # week_feature = week_feature.repeat(1, 307, 12, 1) # 将星期特征张量与数据集在最后一个维度上拼接 # data = torch.cat((data, week_feature), dim=-1) # 输出结果 print(data) print(data.shape) ，pytorch版本

data = torch.cat((data, week_feature), dim=-1) return data 其中，add_week_feature 函数的输入参数 data 是原始数据集，大小为 (batch_size, seq_len, num_features)，输出为添加星期特征后的数据...

你作为一名研究交通流量预测的硕士研究生，你现在有一个形状为（16992，307，12，2）的数据集，其中，16992是时间段数，307是传感器节点个数，12是历史步长，2是特征维度。第一个特征维度是速度，第二个特征维度是根据邻接矩阵产生的度特征。你现在想根据16992产生相应的星期，星期一至星期日分别用1，2，3.。。，7表示。这个星期特征需要添加到特征维度中，即特征维度变成3。这样的pytorch代码应该怎么写。请告诉我每行代码什么意思并且相应输出维度是什么?怎么合理应用torch.cat函数。data = torch.cat((data, week_feature.unsqueeze(-1)), dim=-1)这样写会报错Tensors must have same number of dimensions: got 4 and 3，这样应该怎么调整呢，为什么会产生这样的情况？请给我一个能够成功添加的pytorch代码，不要用repeat

首先，需要将时间戳转换成星期几的形式。...在上述代码中，使用了week_feature.unsqueeze(-1).repeat(1,1,12,1)来将星期特征的形状扩展为（16992，307，12，1），然后再使用torch.cat()函数进行拼接。

解释以下代码：def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping

这段代码定义了一个函数 load_node_csv，它的作用是从指定的 csv 文件中读取数据，并将数据转换为 PyTorch tensor 格式。其中，参数 path 是 csv 文件的路径，index_col 是 csv 文件中作为索引的列名，encoders 是一...

def forward(self, data, org_edge_index): x = data.clone().detach() edge_index_sets = self.edge_index_sets device = data.device batch_num, node_num, all_feature = x.shape x = x.view(-1, all_feature).contiguous() gcn_outs = [] for i, edge_index in enumerate(edge_index_sets): edge_num = edge_index.shape[1] cache_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] if cache_edge_index is None or cache_edge_index.shape[1] != edge_num*batch_num: self.cache_edge_index_sets[i] = get_batch_edge_index(edge_index, batch_num, node_num).to(device) batch_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] all_embeddings = self.embedding(torch.arange(node_num).to(device)) weights_arr = all_embeddings.detach().clone() all_embeddings = all_embeddings.repeat(batch_num, 1) weights = weights_arr.view(node_num, -1) cos_ji_mat = torch.matmul(weights, weights.T) normed_mat = torch.matmul(weights.norm(dim=-1).view(-1,1), weights.norm(dim=-1).view(1,-1)) cos_ji_mat = cos_ji_mat / normed_mat dim = weights.shape[-1] topk_num = self.topk topk_indices_ji = torch.topk(cos_ji_mat, topk_num, dim=-1)[1] self.learned_graph = topk_indices_ji gated_i = torch.arange(0, node_num).T.unsqueeze(1).repeat(1, topk_num).flatten().to(device).unsqueeze(0) gated_j = topk_indices_ji.flatten().unsqueeze(0) gated_edge_index = torch.cat((gated_j, gated_i), dim=0) batch_gated_edge_index = get_batch_edge_index(gated_edge_index, batch_num, node_num).to(device) gcn_out = self.gnn_layers[i](x, batch_gated_edge_index, node_num=node_num*batch_num, embedding=all_embeddings) gcn_outs.append(gcn_out) x = torch.cat(gcn_outs, dim=1) x = x.view(batch_num, node_num, -1) indexes = torch.arange(0,node_num).to(device) out = torch.mul(x, self.embedding(indexes)) out = out.permute(0,2,1) out = F.relu(self.bn_outlayer_in(out)) out = out.permute(0,2,1) out = self.dp(out) out = self.out_layer(out) out = out.view(-1, node_num) return out

这是一个PyTorch模型的前向传播函数，它接受两个参数：data和org_edge_index。该函数使用GCN（图卷积神经网络）来处理输入数据，并返回一个输出张量。具体实现细节可以参考代码中的注释。

请用pytorch搭建一个Faster R-CNN网络

cls_score = cls_score.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(batch_size, -1, 2) labels = labels.view(batch_size, -1) # Compute classification loss cls_mask = labels >= 0 cls_score = cls_score[cls...

这段pytorch代码一直报错type object 'datetime.datetime' has no attribute 'datetime'，我该怎么调整呢？这是什么原因呢？最后生成一组数据让我看看修改是否可行def add_week_feature(data): data = np.load(flow_file) T_ =data['data'] week_feature = torch.zeros((T_.shape[0], 1)) for i in range(T_.shape[0]): date_str = '2016-01-01 00:00:00' date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') date += datetime.timedelta(minutes=5*i) week = date.weekday() week_feature[i] = week + 1 week_feature = week_feature.unsqueeze(1).repeat(1, 307, 12, 1) week_feature = week_feature.reshape(16992,307,12,1) data= torch.cat((data, week_feature), dim=-1) return data

data = torch.cat((data, week_feature), dim=-1) return data 您可以将数据文件路径作为输入参数传入 add_week_feature 函数，函数返回添加星期特征后的数据集，大小为 (batch_size, seq_len, num_...

x.shape torch.Size([16968, 12, 307, 3]) week_feature.shape torch.Size([16968, 12, 307, 1])这两个张量，其中x的3是特征维度，分别代表速度，度和星期，且x的星期维度暂时均为0，而week_feature中的1就是星期维度对应的数字，我现在想把week_feature中最后一维的数字添加到x的星期维度中，这个pytorch代码应该怎么写。原来是这样写的x[i,:,:,2] = torch.cat((x, week_feature), dim=-1)但是报错expand(torch.DoubleTensor{[16968, 12, 307, 4]}, size=[12, 307]): the number of sizes provided (2) must be greater or equal to the number of dimensions in the tensor (4)这是什么意思，为什么产生，怎么修改呢。上述代码均为pytorch版本

x = torch.cat((x, week_feature), dim=-1) # 将 x 的最后一维的大小改为 4 x = x.view(16968, 12, 307, 4) # 将 week_feature 中的星期维度添加到 x 的星期维度中 x[:, :, :, 3] = x[:, :, :, 3].squeeze(-1) + ...

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