tensor 中对应np.vstack和np.delete的函数是什么？举例说明

TensorFlow 中对应 np.vstack 的函数是 tf.concat，它可以将多个张量沿着一个新的维度进行拼接。例如，假设有两个形状为 (2, 3) 的张量 A 和 B，那么可以使用 tf.concat([A, B], axis=0) 来将它们在第 0 维进行拼接，得到一个形状为 (4, 3) 的张量。

TensorFlow 中对应 np.delete 的函数是 tf.boolean_mask，它可以根据一个布尔掩码来选择或删除张量中的元素。例如，假设有一个形状为 (3, 4) 的张量 A，那么可以使用 tf.boolean_mask(A, [True, False, True], axis=0) 来选择第 0 和第 2 行，并得到形状为 (2, 4) 的结果。

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pytorch中tensor 中对应np.vstack和np.delete的函数是什么？举例说明

PyTorch中对应np.vstack的函数是torch.cat()，它能够沿着指定维度连接多个tensor。举例说明如下：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6]])

c = torch.cat([a, b], dim=0)

print(c)
# Output:
# tensor([[1, 2],
#         [3, 4],
#         [5, 6]])

PyTorch中对应np.delete的函数是torch.index_select()，它能够按给定索引从tensor中选择子集。举例说明如下：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

b = torch.index_select(a, dim=0, index=torch.tensor([0, 2]))

print(b)
# Output:
# tensor([[1, 2],
#         [5, 6]])

在这个例子中，我们从a中选择索引为0和2对应的子集，即第1行和第3行。index_select的第一个参数是输入tensor，第二个参数是选择子集的维度，第三个参数是要选择的索引。注意，索引需要用torch.tensor()进行包装。

tensor 中对应np.vstack和np.delete的函数是什么？

对于您的问题，我可以告诉您，在 PyTorch 中对应 np.vstack 和 np.delete 的函数分别是 torch.cat 和 torch.index_select。这两个函数功能类似，可以在某一个维度上合并张量或者删除张量中的元素。希望我的回答对您有帮助！