(1,117,768)的Tensor和(1,768)的Tensor如何拼接变成(1,118,768)的Tensor
时间: 2024-05-09 17:19:25 浏览: 54
可以使用torch.cat函数将两个Tensor拼接成一个新的Tensor,具体操作如下:
```python
import torch
# 定义两个Tensor
tensor1 = torch.randn(1, 117, 768)
tensor2 = torch.randn(1, 768)
# 将两个Tensor沿着第二个维度拼接
result_tensor = torch.cat((tensor1, tensor2.unsqueeze(1)), dim=1)
# 打印结果
print(result_tensor.shape)
```
输出:
```
torch.Size([1, 118, 768])
```
其中,torch.cat函数的第一个参数是一个元组,包含待拼接的Tensor,第二个参数是指定拼接的维度。在这个例子中,我们沿着第二个维度将tensor2拼接到tensor1的后面,因此需要将tensor2的第一个维度扩展为1,即tensor2.unsqueeze(1)。最终得到的结果是一个形状为(1, 118, 768)的Tensor。
相关问题
tensor将n个1*768维度的tensor 合并为n*768
你可以使用 `torch.cat()` 函数将 n 个 1x768 维度的张量合并为 n*768 的张量。这个函数可以在 PyTorch 中使用。以下是一个示例代码:
```python
import torch
# 假设你有 n 个 1x768 的张量
n = 3
tensor_list = [torch.randn(1, 768) for _ in range(n)]
# 使用 torch.cat() 函数进行合并
merged_tensor = torch.cat(tensor_list, dim=0)
# 打印合并后的张量形状
print(merged_tensor.shape)
```
这样,`merged_tensor` 就是一个 n*768 的张量,其中每个元素都是原来的 1x768 张量。请根据你的具体需求替换 `tensor_list`,并根据需要调整维度和张量的形状。
tensor:10变成tensor[10,1]
可以使用 PyTorch 中的 `unsqueeze` 方法将一个数值为 10 的标量转换为形状为 `[10,1]` 的张量。具体代码如下:
```python
import torch
x = torch.tensor(10)
x = x.unsqueeze(0).unsqueeze(1)
print(x)
```
输出:
```
tensor([[10]])
```