基于pytorch,将4个[1,96]的张量拼接为[4,96]张量
时间: 2023-12-10 19:05:23 浏览: 27
可以使用torch.cat函数将4个[1,96]的张量沿着第0维(即行)拼接起来,代码如下:
```python
import torch
# 4个[1,96]的张量
t1 = torch.randn(1, 96)
t2 = torch.randn(1, 96)
t3 = torch.randn(1, 96)
t4 = torch.randn(1, 96)
# 拼接为[4,96]张量
result = torch.cat((t1, t2, t3, t4), dim=0)
print(result.shape) # 输出:torch.Size([4, 96])
```
其中,torch.cat函数的第一个参数是一个元组,表示要拼接的张量。dim参数表示要沿着哪一维进行拼接,这里选择了0表示沿着第0维进行拼接。
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可以使用torch.cat()函数将这96个[1,1]的张量拼接为[1,96]张量,具体代码如下:
```python
import torch
# 创建96个[1,1]的张量
tensor_list = [torch.ones((1,1)) for _ in range(96)]
# 将96个张量拼接为一个[1,96]的张量
concat_tensor = torch.cat(tensor_list, dim=1)
print(concat_tensor.size()) # 输出:torch.Size([1, 96])
```
其中,torch.cat()函数的第一个参数是要拼接的张量列表,第二个参数是指定在哪个维度上进行拼接,这里选择在第二维上进行拼接。
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```
import torch
x = torch.randn(3, 4)
y = torch.randn(3, 5)
z = torch.cat([x, y], dim=1) # 在第二个维度上进行拼接
print(z.size()) # 输出: torch.Size([3, 9])
```
在这里,`torch.cat([x, y], dim=1)` 的第一个参数是要拼接的所有张量,第二个参数 `dim=1` 表示要在第二个维度上进行拼接。拼接后生成的张量大小为 (3, 9)。