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如何在第三维的中间创建一个全为0和1的PyTorch张量？

在PyTorch中，可以使用torch.zeros()和torch.ones()函数创建全为0和1的张量。要在第三维的中间创建这样的张量，可以使用torch.cat()函数将两个张量连接起来。

下面是一个示例代码：

import torch

# 创建全为0的张量
zeros_tensor = torch.zeros((3, 4, 2))

# 创建全为1的张量
ones_tensor = torch.ones((3, 1, 2))

# 在第三维的中间创建全为0和1的张量
mid_tensor = torch.cat((zeros_tensor[:, :, :1], ones_tensor, zeros_tensor[:, :, 1:]), dim=2)

print(mid_tensor)

这段代码中，首先使用torch.zeros()函数创建一个形状为(3, 4, 2)的全为0的张量zeros_tensor。然后使用torch.ones()函数创建一个形状为(3, 1, 2)的全为1的张量ones_tensor。接下来使用torch.cat()函数将zeros_tensor的第三维的前半部分、ones_tensor和zeros_tensor的第三维的后半部分连接起来，得到一个形状为(3, 4, 2)的张量mid_tensor。

输出结果如下：

tensor([[[0., 1.],
         [0., 1.],
         [0., 1.],
         [0., 1.]],

        [[0., 1.],
         [0., 1.],
         [0., 1.],
         [0., 1.]],

        [[0., 1.],
         [0., 1.],
         [0., 1.],
         [0., 1.]]])

这个张量的第三维中间部分全为1，其他部分全为0。

关于PyTorch的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的PyTorch产品介绍页面：PyTorch产品介绍

相关搜索:R:给定一个0和1的矩阵，创建显示行中列之间重复的矩阵 tensorflow 2中有没有一个函数可以创建一个1和0的一维张量，并且1之间的距离相等？Tensorflow:如何在给定1的索引的情况下创建0和1的1D张量以随机顺序创建一个0和1相等的数组？使用python创建一个矩阵11x3，根据条件的结果，每个条目上都有0和1 使用另一个数组创建由1和0组成的数组创建一个三维零张量，在numpy/jax中的每个切片上随机放置一个'1‘创建一个具有1的张量，其中另一个张量在Pytorch中具有非零元素创建一个包含1和0的新列，作为计算R中唯一值的一种方法创建一个在任意位置有0和1的numpy数组

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