解释K = torch.stack((K, K + 1, K + 2), 0)
时间: 2023-10-31 07:05:44 浏览: 27
这段代码是使用 PyTorch 中的 torch.stack() 函数将三个张量 K、K+1 和 K+2 沿着新的维度(第 0 维)进行堆叠,生成一个新的张量。具体来说,如果 K 的形状为 (n,),则生成的新张量的形状为 (3, n),其中第一维的三个元素分别对应 K、K+1 和 K+2。这个操作可以方便地将多个张量按照一定的顺序进行组合,生成一个新的张量,以便后续的计算和处理。
相关问题
K = torch.stack((K, K + 1,K + 2),0)
这行代码中,首先有一个张量K,然后使用torch.stack函数将三个张量K,K+1和K+2沿着第0个维度进行了堆叠,生成了一个新的张量。具体来说,假设K是一个形状为(3, 4)的二维张量,那么这行代码的作用就是将三个形状相同的张量[K, K+1, K+2]沿着第0个维度进行堆叠,生成一个形状为(3, 3, 4)的三维张量。新生成的张量第一个维度有三个元素,分别对应于原来的三个张量,第二个维度有三个元素,分别对应于每个张量的每一行,第三个维度有四个元素,分别对应于每个张量的每一列。
K = torch.tensor([[[0.0, 1.0], [2.0, 3.0]], [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]]) K = torch.stack((K, K + 1, K + 2), 0)
上面这段代码的作用是将原始的 `K` tensor 沿着第一个维度(即维度0)进行拼接,得到一个新的3维的 tensor。
具体来说,原始的 `K` tensor 是一个形状为 `(2, 2, 2)` 的3维 tensor,其中第一个维度的长度为2,表示有两个2x2的矩阵。拼接操作 `torch.stack((K, K+1, K+2), 0)` 将 `K` 和 `K+1`、`K+2` 两个新的 tensor 沿着第一个维度进行堆叠,得到一个形状为 `(3, 2, 2, 2)` 的4维 tensor,其中第一个维度的长度为3,表示有三个2x2的矩阵,分别对应原始的 `K`,`K+1` 和 `K+2`。
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