两个一维tensor拼成一个二维tensorpython代码
时间: 2023-09-05 20:10:59 浏览: 130
可以使用 `torch.stack` 函数将两个一维张量拼成一个二维张量,示例如下:
```python
import torch
# 创建两个一维张量
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
# 将两个一维张量拼成一个二维张量
c = torch.stack([a, b], dim=0)
print(c)
# tensor([[1, 2, 3],
# [4, 5, 6]])
```
在 `stack` 函数中,`dim` 参数指定拼接的维度,这里设置为 0 表示按行拼接,即将两个一维张量拼成一个大小为 2x3 的二维张量。
相关问题
如何将一个四维的tensor转换成二维数组
可以使用PyTorch的`view()`方法将四维的tensor转换成二维的数组。`view()`方法可以改变tensor的形状,但是要保证改变前后元素数量一致。
假设四维的tensor为`tensor_4d`,形状为(batch_size, channels, height, width),可以使用以下代码将其转换成二维数组:
```
batch_size, channels, height, width = tensor_4d.size()
tensor_2d = tensor_4d.view(batch_size, -1)
```
其中,`-1`表示让PyTorch自动计算该维度的大小,以保证元素数量一致。这里将第二维的大小设为`-1`,即让PyTorch自动计算出`(channels * height * width)`。
这样,`tensor_2d`的形状就是`(batch_size, channels * height * width)`,即将四维的张量转换成了二维的数组。
怎么实现两个一维tensor相乘后还是原来的shape
可以使用torch.dot函数来实现两个一维tensor的相乘,该函数会返回一个标量值,而不是一个tensor。如果想要保持原来的shape,可以使用torch.unsqueeze函数将结果转换为一个一维tensor,如下所示:
```python
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
c = torch.dot(a, b)
d = torch.unsqueeze(c, 0)
print(d.shape) # 输出torch.Size([1])
```