tensor项量添加至新的向量

可以使用 PyTorch 提供的 torch.cat() 函数将 tensor 项量添加至新的向量中。具体步骤如下：

1. 首先创建一个空白的向量，可以使用 torch.empty() 函数创建，指定向量的大小和数据类型。

2. 使用 torch.cat() 函数将原始向量和 tensor 项量拼接成新的向量。

下面是一个示例代码：

import torch

# 原始向量
vec1 = torch.tensor([1, 2, 3])
# tensor 项量
tensor1 = torch.tensor([[4, 5], [6, 7]])

# 创建空白向量
new_vec = torch.empty((0,), dtype=torch.int)

# 拼接原始向量和 tensor 项量
new_vec = torch.cat((new_vec, vec1))
new_vec = torch.cat((new_vec, tensor1.flatten()))

print(new_vec)

输出结果为：

tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

在上面的示例中，我们首先创建了一个空白向量 new_vec，然后使用 torch.cat() 函数将原始向量 vec1 和 tensor 项量 tensor1 拼接到 new_vec 中，最后打印输出 new_vec。注意，我们使用了 tensor1.flatten() 将 tensor 项量展平成一个一维向量。