u = torch.cat((torch.zeros(k), uShort, torch.as_tensor([[0]])), dim=0) 有错误吗

根据您提供的代码片段，可以看出存在一个错误。torch.cat()函数的第一个参数是一个包含要拼接的张量的元组或列表。在您的代码中，第一个参数是一个张量 torch.zeros(k)，这是一个单独的张量而不是元组或列表。要修复这个错误，您可以将 torch.zeros(k) 放入一个元组中，如下所示：

u = torch.cat((torch.zeros((k,)), uShort, torch.as_tensor([[0]])), dim=0)

这样就能正确地将三个张量拼接在一起了。

相关问题

noise = torch.zeros(img_train.size()) AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'

这个错误提示表明你正在尝试将一个列表对象传递给了 torch.zeros() 函数，而该函数需要的是一个大小信息（比如一个张量）。

可能的原因是你传递了一个列表对象而不是一个张量对象。你可以尝试将其转换为张量，比如使用 torch.tensor() 函数：

import torch

# 假设 img_train 是一个列表对象
img_train = [...]
img_train_tensor = torch.tensor(img_train)

# 然后再使用 torch.zeros() 函数
noise = torch.zeros(img_train_tensor.size())

如果你仍然遇到问题，请检查你的 img_train 对象是否确实是一个张量而不是一个列表。

torch.tensor()、torch.rand()、torch.zeros()

这三个函数都是 PyTorch 中创建张量（tensor）的函数。

- `torch.tensor()` 可以将一个 Python 的 list 或者 numpy 数组转换成 PyTorch 的 tensor。
- `torch.rand()` 用于创建指定大小的随机数张量，张量中的每个元素都是从 [0, 1) 的均匀分布中随机采样得到的。
- `torch.zeros()` 用于创建指定大小的全零张量。

示例代码：

import torch

# torch.tensor()
a = [1, 2, 3]
tensor_a = torch.tensor(a)
print(tensor_a)

# torch.rand()
rand_tensor = torch.rand(2, 3)
print(rand_tensor)

# torch.zeros()
zero_tensor = torch.zeros(2, 3)
print(zero_tensor)

输出结果：

tensor([1, 2, 3])
tensor([[0.6932, 0.3795, 0.5899],
        [0.1538, 0.8040, 0.6843]])
tensor([[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]])