tensor向量添加数据

在 PyTorch 中，你可以使用`torch.cat()`函数将一个或多个张量沿着指定的维度拼接在一起。该函数将返回一个新的张量，其中包含了输入张量的所有数据。例如，如果你有两个名为`tensor1`和`tensor2`的张量，并且你想将它们沿着第一维度（行）拼接在一起，可以使用以下代码：

new_tensor = torch.cat([tensor1, tensor2], dim=0)

这样，你就可以得到一个新的张量`new_tensor`，其中包含了`tensor1`和`tensor2`的所有数据。需要注意的是，拼接的张量在除了指定拼接维度以外的维度上的大小必须相同。如果你只想在张量的末尾添加一个新的元素，可以使用`torch.Tensor.append()`方法。该方法将在张量的末尾添加一个新元素，并返回一个新的张量。例如，如果你有一个名为`tensor`的张量，并且你想在其末尾添加一个新元素`new_element`，可以使用以下代码：

new_tensor = tensor.append(new_element)

这样，你就可以得到一个新的张量`new_tensor`，其中包含了`tensor`的所有数据以及新元素`new_element`。需要注意的是，该方法会创建一个新的张量对象，因此可能会带来一些额外的开销。

相关问题

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。

C++中使用libtorch将List转为tensor格式

首先，你需要使用PyTorch C++ API中的torch::Tensor类来创建一个张量。然后，你可以使用std::vector来存储数据，并使用torch::from_blob()函数将其转换为张量。

下面是一个例子，展示了如何将一个包含整数的std::vector转换为1维张量：

#include <torch/torch.h>
#include <vector>

// 创建一个向量，包含3个整数
std::vector<int> vec = {1, 2, 3};

// 将vec转换为张量，并指定它是1维的
torch::Tensor tensor = torch::from_blob(vec.data(), vec.size(), torch::dtype(torch::kInt32)).unsqueeze(0);

请注意，上面的代码中使用了torch::unsqueeze()函数来添加一个维度，这样张量的形状就变成了（1，3）。如果你不想添加新的维度，可以省略unsqueeze()函数。