在pytorch中合并两个张量
在PyTorch中，可以使用torch.cat()函数来合并两个张量。torch.cat()函数可以按照指定的维度将两个张量连接起来。
具体用法如下：
import torch
# 创建两个张量
tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
tensor2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
# 按照第0维度合并两个张量
result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)
print(result)输出结果为：
tensor([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6],
[7, 8]])在上述代码中，我们首先导入了torch模块，然后创建了两个张量tensor1和tensor2。接下来，使用torch.cat()函数将这两个张量按照第0维度进行合并，得到了合并后的结果result。最后，我们打印输出了合并后的结果。
torch.cat()函数的参数包括要合并的张量序列和合并的维度。在上述代码中，我们使用了两个张量tensor1和tensor2，并指定了要按照第0维度进行合并。
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的功能和工具，用于构建和训练神经网络模型。PyTorch具有动态图的特点，可以更加灵活地定义和调整模型。它支持多种编程语言，如Python、C++等，并且拥有庞大的社区和丰富的资源。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云PyTorch：https://cloud.tencent.com/product/pytorch
- 腾讯云AI引擎：https://cloud.tencent.com/product/tia
- 腾讯云AI加速器：https://cloud.tencent.com/product/aiaccelerator
- 腾讯云GPU服务器：https://cloud.tencent.com/product/gpu
- 腾讯云AI开发者工具包：https://cloud.tencent.com/product/ai-toolkit
相关·内容
1回答
我有两个PyTorch张量A，形状30，11，32，64和B，形状30，11，89。我的目标是创建一个形状为30，11，89，32，64的张量C，其中张量A应该扩展并在第三维复制，然后在适当的维度与张量B相乘。 如何在PyTorch中实现这一点？
浏览 21提问于2020-01-14得票数 1
我在中发现，CAddTable应该作为
x = x1 + x2 # instead of CAddTable(x1, x2) in older version
PyTorch会做其他的事情，比如自动毕业
但是如果我有多个张量，也就是。将上述输入从两个张量更改为一个张量列表。PyTorch还能做类似的事情吗？
浏览 1提问于2022-05-06得票数 0
回答已采纳
我正在用pytorch训练一个模型，其中我需要计算两个张量之间的依赖程度(假设它们是两个张量，每个张量都包含非常接近于0或1的值，例如v1 = 0.999、0.998、0.001、0.98和v2 = 0.97、0.01、0.997、0.999)，作为损失函数的一部分。我试图计算，但在PyTorch中找不到任何相互信息估计实现。有没有提供过这样的东西？
浏览 27提问于2022-05-20得票数 1
1回答
在Pytorch中是否有一个内置函数可以有效地计算两个张量的所有成对点积？例如：
输入张量形状( A NxD)
张量形状( B NxD)
输出张量C (shape NxN)使得C_i,j = torch.dot(A_i, B_j)？
浏览 1提问于2021-01-28得票数 0
4回答
我有两个Pytorch张量(实际上，只是一维列表)，t1和t2。是否可以对它们进行并行迭代，例如，执行如下操作
for a,b in zip(t1,t2)？
谢谢。
浏览 1提问于2019-04-03得票数 10
我有大小为2x8x8的例子作为张量，我正在使用PyTorch数据加载器。但现在我也想添加一个大小为1(单个数字)的1维张量作为输入。 因此，我有两个神经网络的输入参数，一个是卷积层的多维参数，另一个是稍后要连接的额外参数。 也许我可以使用两个数据加载器，对于每个张量形状一个，但我不能洗牌。 如何将单个PyTorch数据读取器用于这两个不同的输入张量？
浏览 34提问于2020-10-29得票数 0
回答已采纳
1回答
我有两个张量的火把，这些形状：
torch.Size(64,100)和torch.Size(64,100,256)
我想通过torch.cat把它们连接起来，但是它们应该是相同的形状和大小。所以我得到了这个错误：
RuntimeError:张量必须具有相同的维数: got 2和3
我该怎么做才能解决这个问题？如何将二维PyTorch张量转换为三维张量，或者如何在不丢失任何数据的情况下将三维PyTorch张量转换成二维张量？或者其他的想法？
浏览 5提问于2021-12-07得票数 0
回答已采纳
tensor(1.0000, grad_fn=<SumBackward0>)
tensor([1.]) 为什么这两个张量在pytorch中不等价？
浏览 10提问于2019-01-07得票数 0
假设我们只想修改变量值的一部分的梯度，那么在pytorch中是否可以只对一个子张量进行register_hook (作为pytorch变量的张量的子张量)？
浏览 7提问于2019-04-30得票数 0
回答已采纳
我在PyTorch中有一个大小的张量(32,128，50)。这些是50个字嵌入，批处理大小为32.也就是说，我大小中的三个索引对应于批数、最大序列长度(带有“pad”令牌)和每个嵌入的大小。现在，我想通过一个线性层来获得一个大小(32,128，1)的输出。也就是说，对于每一个嵌入在每个序列中的单词，我想把它变成一维的。我试着在我的网络中添加一个线性层，从50到1维，输出张量是所需的形状。所以我认为这是可行的，但是我想了解PyTorch是如何处理这个问题的，因为我没有明确地告诉它要将线性层应用到哪个维度。我玩过这个发现：
如果我输入一个形状张量(32，50，50) --因此，通过有两个维度，
浏览 12提问于2022-02-17得票数 0
回答已采纳
从PyTorch 0.4开始，这个问题就不再有效了。04年，Tensor__s和Variable__s合并。
如何使用PyTorch中的变量和张量来执行按元素方向的乘法？有两个张量就行了。使用变量和标量可以很好地工作。但是，当试图使用变量和张量执行按元素进行乘法时，我得到：
XXXXXXXXXXX in mul
assert not torch.is_tensor(other)
AssertionError
例如，在运行以下代码时：
import torch
x_tensor = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
y_tensor = torch.Tens
浏览 3提问于2017-07-02得票数 8
回答已采纳
我在PyTorch中创建了一个sparse_coo张量： import torch
# create indices
i = torch.tensor([[0, 1, 1],
[2, 0, 2]])
# create values
v = torch.tensor([3, 4, 5], dtype=torch.float32)
# create sparse_coo_tensor
sparse_tensor = torch.sparse_coo_tensor(i, v, [2, 4]) 现在，我想将PyTorch稀疏张量转换为PyTorch稠密张量。可
浏览 274提问于2020-10-27得票数 0
回答已采纳
我有一个形状张量，比如：[4,10]，其中4是批量大小，10是我的输入样本缓冲区的长度。现在，我知道它实际上是[4,5+5]，即输入样本缓冲区由两个长度为5的窗口组成，这两个窗口可以独立处理，最好是并行处理。我所做的是，在我的模型的forward()中，我首先将张量重塑为8,5，在其上运行我的层，然后将其重塑回4，-1，然后返回。我希望Pytorch能够在每个窗口(或者说子批处理)上并行运行我的模型，从而有效地产生一个并行的for循环。它运行得很好，Pytorch没有抱怨，但我得到了奇怪的结果。在我开始调试我的模型之前，我想知道Pytorch是否可以这样工作。
浏览 1提问于2020-10-15得票数 0
我试图在pytorch中添加两个维度为[64, 64, 127, 127]和[64, 3, 127, 127]的张量，但我需要在第二个张量中添加零，以便将它们的维度等于[64, 64, 127, 127]。 我尝试过通过切片来添加零，但它并不健壮
浏览 20提问于2019-05-05得票数 0
我想在使用pybind11的C++模块中接收一个包含PyTorch张量的字典，并返回包含C++ torch::Tensor的结果字典。就我所寻找的，似乎没有明确的方法将PyTorch张量转换为C++张量，以及将C++张量转换为PyTorch张量。在最后一次试验中，我尝试将PyObject转换为torch::Tensor，但似乎效果不佳。(https://discuss.pytorch.org/t/is-it-possible-to-get-pyobject-from-a-torch-tensor/85980/2)我想知道它是否正确，是否有任何解决方法。我在下面分享了我的代码片段。 py::d
浏览 36提问于2021-02-03得票数 0
考虑一下statements等人编写的题为“与一起学习的深度学习”( Deep PyTorch )一书中的一章中的以下语句。
让我们构造第一个PyTorch张量，看看它是什么样子。现在它不是一个特别有意义的张量，只有列In4中的三个张量: import a= torch.ones(3) a
通常，列的概念至少用于两个维度。被初始化的张量是一维的。因此，我猜想，如果我们使用任何一行或列，都是无关紧要的。
我是真的吗？否则，在这种情况下使用“列”一词是否有任何理由？
浏览 1提问于2022-01-18得票数 0
Pytorch是否有与Numpy的元素级 (logical_and、logical_or、logical_not和logical_xor)等效的and？在使用CPU时，对Pytorch张量调用Numpy函数似乎工作得足够好，甚至可以生成Pytorch张量作为输出。我问主要是因为我假设如果pytorch计算在GPU中运行，这将不会很好地工作。
我在中查看了所有包含字符串" and“的函数，似乎没有一个相关的。
浏览 1提问于2019-02-08得票数 5
回答已采纳
1回答
在PyTorch中，如何得到两个向量/矩阵/张量的？
对于谷歌员工来说，这是一种产品，也称为：
Hadamard积
Schur积
环境乘积
浏览 0提问于2018-11-19得票数 26
我在火把中有两个张量：
tensorA=[0, 1, 2, 6, 7, 9, 10]
和
tensorB=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
我如何使用pytorch的张量API(Ops)来查找tensorB中缺少的TensorA元素，然后对于每个缺失的元素，返回TensorA中最近的前一个元素的索引？
例如，对于上述张量，它应该返回：
[2, 2, 2, 4]
因为[3, 4, 5]和[8]从tensorA中消失了。对于[3, 4, 5]，我们需要在tensorA中返回它们以前的相邻元素的索引，即2。对于元素8，其在tensorA中的前一个相邻元素为7，在
浏览 0提问于2023-04-13得票数 0
有人能帮我在Pytorch1.4中如何对两个张量执行逐位AND操作吗？ 显然，我只能在官方document中找到NOT和XOR操作 ?
浏览 57提问于2020-01-21得票数 0
2回答
我有一个形状的输入张量(32,256,256,256)。在这个张量形状中，32是批次大小。第二，256是给定大小为256×256的图像中的信道数。
我想做池，以便将张量转换成形状( 32，32,256,256)。在PyTorch中，如果我尝试应用池，则形状的最后两个维度(与图像相关)正在发生变化，但与通道相关的维度却没有变化。
能否将池应用于输入张量以获得输出张量？如果不可能，建议我如何将输入张量转换为输出张量？
浏览 0提问于2021-09-23得票数 1
我正在学习pytorch.Reading的官方教程，我遇到了困惑的代码。输入是张量，目标也是张量。
def nll(input,target):
return -input[range(target.shape[0]),target].mean()
而pred是：
目标是：
‘-输入[范围(target.shape)，目标]’是：
输出显示这不是从输入或合并两个张量中减除目标。
浏览 1提问于2022-09-14得票数 1
回答已采纳
我正在努力解决一个我无法用PyTorch代码解决的问题。我的任务很简单:只需要得到两个张量的内积。但是，在某些情况下，输出变为零，而不是返回正确的值。
例如，下面的代码演示了这个问题。
a = torch.tensor([3,1])
b = torch.tensor([3.,1.])
a.dot(a) # this returns 10, which is correct
b.dot(b) # this returns 0., which is not correct
我使用的是PyTorch版本1.2，这种情况以前从未发生过.在定义张量的过程中，是否缺少了一些简单的东西？
谢谢您抽时间见
浏览 0提问于2019-09-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我想知道是否有可能将两个不同形状的pytorch张量连接起来。一个张量的形状为torch.Size(247247)，另一个张量的形状为torch.Size(10,183)。在dim=1上使用torch.cat()可以将它们连接起来吗？
浏览 16提问于2020-12-27得票数 0
有没有什么方法可以检索二维pytorch张量中包含的最大元素的行和列索引？例如，请参阅下面的pytorch张量a：
a
>> torch.tensor([1,2,3],
[9,5,4],
[6,7,8])
张量a中最大的元素是9，它发生在第二行的第一列。如果我将其更改为从零开始的python列和行索引，元素的列索引将为0，行索引将为1。
有没有办法从2维pytorch张量a中检索索引1,0
浏览 3提问于2020-02-27得票数 0
我使用的是带有张量内核的Nvidia RTX GPU，我想确保pytorch/tensorflow正在利用它的张量内核。我在一些文章中注意到，张量核心用于处理float16，并且默认情况下pytorch/tensorflow使用float32。他们引入了一些“混合精度和分布式训练”的库。这是一个有点陈旧的答案。我想知道pytorch或tensorflow GPU现在是否支持开箱即用的张量核心处理。
浏览 23提问于2021-11-18得票数 0
例如，我有一个N B x H张量列表(即N x B x H张量)和一个N向量列表(即N x B张量)。我要把列表中的每个B x H张量乘以相应的B维张量，从而得到N x H张量。
我知道如何使用单个for-loop和PyTorch来实现计算，但是有矢量注入吗？(即不使用for-loop，只使用PyTorch/numpy操作)
浏览 2提问于2018-06-23得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个Pytorch代码，它在for循环的每一次迭代中生成一个Pytorch张量，都是相同大小的。我想把每个张量分配给一排新的张量，其中包括最后的所有张量。在其他作品中，像这样的作品
for i=1:N:
X = torch.Tensor([[1,2,3], [3,2,5]])
#Y is a pytorch tensor
Y[i] = X
我想知道怎样才能用Py手电筒来实现这一点。
浏览 0提问于2019-12-03得票数 1
回答已采纳
1回答
双张量的火炬传播积
、、、、
我想乘两个张量，这是我得到的：
形状A张量(20, 96, 110)
形状B张量(20, 16, 110)
第一个索引用于批量大小。我想要做的基本上是从B - (20, 1, 110)取每个张量，用它，我想乘以每个A张量(20, n, 110)。最后是张量AB，它的形状是(20, 96 * 16, 110)。
所以我想通过用A广播B来乘以每个张量。在PyTorch中有一种方法可以做到这一点吗？
浏览 1提问于2018-06-22得票数 2
回答已采纳
在试图理解为什么我的PyTorch模型的最大批处理大小是有限的时，我注意到使用最多内存的不是模型本身，也不是将张量加载到GPU中。当第一次生成预测时，大部分内存都会耗尽，例如训练循环中的以下一行：
output = model(images)
其中图像是一些输入张量，模型是我的PyTorch模型。在运行该行之前，我有大约9GB的GPU内存可用，然后我降低到2.5GB (在运行loss = criterion(outputs, labels)之后，它进一步下降到1GB可用)。
两个问题：
这是正常的吗？
为什么会这样？那些记忆是用来做什么的？据我所知，模型已经加载，在进行调用之前，实际的
浏览 3提问于2022-05-27得票数 4
回答已采纳
1回答
稀疏张量减少训练时间
、、、
我了解了PyTorch稀疏张量：
从docs ()：“火炬支持稀疏张量的COO(rdinate)格式，这可以有效地存储和处理张量，其中大多数元素是零。”
是否使用稀疏张量代替常规的PyTorch张量来减少训练时间？
浏览 3提问于2018-11-24得票数 2
回答已采纳
1回答
PyTorch是否支持类似dict的对象，通过这些对象我们可以反向传播梯度，比如PyTorch中的张量？
我的目标是计算一个大型矩阵中的几个元素(1%)的梯度。但是如果我使用PyTorch的标准张量来存储矩阵，我需要将整个矩阵保存在我的GPU中，这会导致由于在训练期间可用的GPU内存有限而造成的问题。所以我在想，是否可以将矩阵存储为dict，只索引矩阵的相关元素，计算渐变和反向传播w.r.t --这些选择元素。
到目前为止，我只尝试使用张量，但由于上述原因，它会导致内存问题。因此，我搜索了大量的替代选项，比如PyTorch中的dicts，但是在Google上找不到任何这样的信息。
浏览 6提问于2022-03-08得票数 2
我是Pytorch的初学者，我被一个问题困扰了好几天。我想保存一个图像，这是在Pytorch张量形式为.mat文件。我看过了，但似乎没有直接的方法将Pytoch张量转换为.mat文件。我找到的一个可能的解决方案是将其转换为numpy数组，但由于我使用的是Nvidia GPU，所以当我尝试将Pytorch张量转换为numpy数组时，它给出了这个错误： fake_images[0] = fake_images[0].numpy() TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() t
浏览 71提问于2021-02-03得票数 0
2回答
我有两个pytorch张量(单列)，每个元素比较它们，我把它们转换为numpy数组和一个包含40个元素的列。我想逐一比较这两个数组元素，如果一个数组中的值大于0.5，则将其设为1 one 0，并再次将结果转换为py手电筒张量。我该怎么做呢。
浏览 7提问于2021-12-20得票数 0
回答已采纳
假设我有两个PyTorch张量：
t_1d = torch.Tensor([6, 5, 1, 7, 8, 4, 7, 1, 0, 4, 11, 7, 4, 7, 4, 1])
t = torch.Tensor([4, 7])
我想得到张量为t的张量t_1d的集合之间的精确匹配交集的索引。
t_1d和t的期望输出：[5, 12] (精确交集的第一个索引)
最好是在GPU上处理大张量，因此没有循环或Numpy投射。
浏览 27提问于2021-02-28得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个大小为(5, 1, 44, 44) (批次，通道，高度，宽度)的PyTorch张量，我想把它‘调整’成(5, 1, 224, 224)
我该怎么做呢？我应该使用什么函数？
浏览 22提问于2019-11-03得票数 9
1回答
我试图从表示Pytorch中图像的张量中提取亮度，因此我需要将大小为3的向量(对于三个RGB值权重)逐个元素地乘以表示图像的3xNxN张量，以便最终获得一个NxN矩阵，其中张量的三个通道已与向量中给出的权重相加。 我猜有Pytorch操作可以帮助我在没有循环的情况下做到这一点，但我还没有找到它们。
浏览 13提问于2020-05-03得票数 0
回答已采纳
1回答
我有两个形状相同的PyTorch张量A和B，我想创建一个形状相同的“随机混合”张量C，其中Ci，... = Ai，...概率α或Bi，..。概率为1-α。有没有什么Pythonic式的方法可以简洁地完成这个任务？
浏览 3提问于2020-11-27得票数 1
如何在Pytorch中将字符串列表转换为字符串/字符张量？ 与numpy相关的示例： import numpy as np
mylist = ["this","is","my","list"]
np.array([mylist]) 返回： array([['this', 'is', 'my', 'list']], dtype='<U4') 但是，在pytorch中： torch.tensor(mylist) 返回： ------------
浏览 161提问于2019-12-15得票数 1
回答已采纳
3回答
打印张量的所有内容
、、、
我偶然看到 PyTorch教程(在neural_networks_tutorial.py中)，在那里他们构建了一个简单的神经网络并运行推理。出于调试的目的，我想打印整个输入张量的内容。当我尝试打印张量时，我得到的是这样的东西，而不是整个张量：
我看到了一个与numpy类似的，但我不确定在PyTorch上该怎么做。我可以将它转换为numpy，并可以查看它，但希望避免额外的开销。有没有办法打印出整个张量？
浏览 3提问于2018-10-06得票数 28
回答已采纳
我目前正在尝试将一个值列表转换为一个PyTorch张量，但遇到了一些困难。 导致错误的确切代码是： input_tensor = torch.cuda.FloatTensor(data) 在这里，data是一个包含两个元素的列表:第一个元素是另一个NumPy数组列表，第二个元素是一个元组列表。这两个列表的大小不同，我认为这会导致以下错误： *** ValueError: expected sequence of length x at dim 2 (got y) 通常，y比x大。我曾尝试使用IPython终端查看问题所在，但似乎无法将这种格式的数据直接转换为PyTorch张量。不过，获取da
浏览 41提问于2020-01-07得票数 1
如何检查两个PyTorch张量在语义上是否相等？
在给定浮点错误的情况下，我想知道元素是否只有一个小的epsilon值不同。
浏览 1提问于2018-11-19得票数 12
1回答
我想对PyTorch中的张量进行最小最大归一化.
求最小最大归一化的公式是
我想使用一些new_min和new_max 在张量上执行最小最大归一化，而不迭代张量的所有元素。
>>>import torch
>>>x = torch.randn(5, 4)
>>>print(x)
tensor([[-0.8785, -1.6898, 2.2129, -0.8375],
[ 1.2927, -1.3187, -0.7087, -2.1143],
[-0.6162, 0.6836, -1.3342,
浏览 7提问于2021-08-15得票数 1
1回答
我有两个三维Pytorch张量，一个维度(8，1,1024)，另一个维度(8，59，77)。我想把这两个人相乘。 我知道它们不能在当前状态下相乘，所以我想迭代地将它们相乘，并附加到单个张量中。当我们迭代第二维时，第二个张量可以表示为(8，59，1)。在这种状态下，将其与形状的第一个张量(8，1,1024)相乘，得到形状(8，59,1024)的张量，最后将所有这77个输出附加到一个中，得到(8，59,1024，77)的最终形状。 然而，我在它的实现中遇到了一些问题。有人能帮帮我吗？
浏览 32提问于2020-11-22得票数 1
1回答
在Keras中，可以将两层不同大小的层连接起来：
# Keras — this works, conceptually
layer_1 = Embedding(50, 5)(inputs)
layer_2 = Embedding(300, 20)(inputs)
concat = Concatenate()([layer_1, layer_2])
# -> `concat` now has shape `(*, 25)`, as desired
但是PyTorch一直抱怨这两层有不同的大小：
# PyTorch — this does not work
class MyModel(tor
浏览 2提问于2021-12-26得票数 2
回答已采纳
2回答
我可以使用PyTorch张量代替NumPy数组，同时使用scikit学习吗？
我尝试了一些像train_test_split和StandardScalar这样的学习方法，但是当我使用PyTorch张量而不是NumPy数组时，有什么我应该知道的吗？
根据上的这个问题：
numpy数组或枕叶稀疏矩阵。其他类型的可转换为数字数组，如熊猫DataFrame也是可以接受的。
这是否意味着使用PyTorch张量是完全安全的？
浏览 2提问于2021-11-18得票数 3
回答已采纳
4回答
对于numpy，我可以这样做一个简单的矩阵乘法：
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是，这不适用于PyTorch：
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误：
RuntimeError:一维张量，但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法？
浏览 9提问于2017-06-13得票数 84
回答已采纳
在处理与问答(MRC)相关的问题时，我实现了两种不同的架构，它们独立地给出了两个张量(令牌上的概率分布)。这两个张量都是维度(batch_size,512)。我希望获得表单(batch_size,512)的最终输出。如何使用可训练权重组合两个张量，然后根据最终预测训练模型？
编辑(附加信息)：
因此，在我的NN模型的前向函数中，我使用BERT模型对512个令牌进行编码。这些编码是768维的。然后，这些被传递到线性层nn.Linear(768,1)以输出形状张量(batch_size,512,1)。除此之外，我还有另一个建立在BERT编码之上的模型，它也产生了形状的张量(batch_size，5
浏览 5提问于2020-06-21得票数 0
我想在Tensorflow中使用一个预先训练过的Pytorch模型，并且我需要将tensorflow张量转换为pytorch张量。但是，我不想将Py手电筒张量转换为numpy数组，并将其转换为tensorflow张量，因为我得到的错误是“您必须为占位符张量提供一个值”。当我制作图形时，我需要这个转换，这样tensorflow张量就没有价值了，并且不能转换为numpy！有什么解决办法吗？
浏览 5提问于2021-01-24得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
