torch concat 1D到2D张量
是指使用PyTorch库中的torch.cat()函数将一个一维张量（1D tensor）连接到一个二维张量（2D tensor）的操作。
概念： torch.cat()函数是PyTorch库中的一个张量拼接函数，用于将多个张量沿指定维度进行拼接。在这个问题中，我们将一个一维张量连接到一个二维张量。
分类： 这个操作属于张量操作的一种，用于数据处理和特征工程。
优势： 通过将不同维度的张量进行拼接，可以方便地组合和处理数据，提高数据处理的灵活性和效率。
应用场景： torch.cat()函数在深度学习中的应用非常广泛，特别是在处理序列数据、图像数据和文本数据时常常使用。例如，在自然语言处理中，可以使用torch.cat()函数将多个词向量拼接成一个句子向量。
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总结： 通过使用torch.cat()函数，我们可以将一个一维张量连接到一个二维张量，实现数据的拼接和组合。这个操作在深度学习和数据处理中非常常见，可以提高数据处理的灵活性和效率。腾讯云提供了丰富的云计算和人工智能服务，可以满足各种计算需求。
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1回答
需要帮助提升多维火炬张量
、、、
我有几个火炬张量，从一维(例如torch.Size([128])到四维空间(例如torch.Size([256, 128, 3, 3]) ).每个张量代表神经网络中的一个权重。
对于这些张量中的每一个，我需要提升1或2维，例如
torch.Size([128])to torch.Size([256])，torch.Size([256, 128, 3, 3]) to torch.Size([512, 256, 3, 3])，torch.Size([3, 256, 1, 1]) to torch.Size([3, 512, 1, 1]).
我看过torch.nn.Upsample或nn.funct
浏览 1提问于2021-06-01得票数 1
我在PyTorch中发现了一行用于将3D张量简化为2D张量的代码。3D张量x的大小为torch.Size([500, 50, 1])，下面这行代码：
x = x[lengths - 1, range(len(lengths))]
用于将x简化为大小为torch.Size([50, 1])的2D张量。lengths也是包含值的shape torch.Size([50])的张量。
有谁能解释一下这是怎么工作的吗？谢谢。
浏览 1提问于2020-02-13得票数 3
2回答
循环低效的Pytorch
、、、、
我对循环的一些张量有一个有效的问题。 我正在通过图像数据加载器从CNN的最后一层提取特征(我使用batch size 8)。我正在获取批量张量的欧几里德距离和具有先前特征的表。 每当表中的所有张量都超过阈值时，我想向表中添加一个张量。我已经实现了一个成功的运行代码，但我使用的循环效率不高，我想知道如何使用更有效的方式来做类似的事情，而不是这种安全的方式。 for i, data in enumerate(dataloader, 0):
input, label = data
input, label = input.to(device), label.to(device)
n,c
浏览 20提问于2020-06-20得票数 0
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对于给定的内核大小，我试图在2D张量中找到最大点，但我遇到了一个特殊情况，即所有值都是一致的。例如，给定以下示例，我希望将每个点标记为最大点：
+---+---+---+---+
| 5 | 5 | 5 | 5 |
+---+---+---+---+
| 5 | 5 | 5 | 5 |
+---+---+---+---+
| 5 | 5 | 5 | 5 |
+---+---+---+---+
| 5 | 5 | 5 | 5 |
+---+---+---+---+
如果我使用内核torch.nn.functional.max_pool2d运行size=3、stride=1和padding=1，则
浏览 2提问于2020-03-30得票数 1
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2回答
我一直致力于从零开始在python中建立神经网络。输入张量为[400,3]形，target_tensor为[400]形。我在取权导数的过程中出现了误差。以下是功能
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + torch.exp(-z))
def nueral_net(data,weights,bias):
return sigmoid( ( data @ weights ) + bias )
def loss_function(prediction,actual,m):
retur
浏览 5提问于2021-03-20得票数 2
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对于给定的2D张量，我想检索值为1的所有索引。我希望能够简单地使用torch.nonzero(a == 1).squeeze()，这将返回tensor([1, 3, 2])。然而，相反，torch.nonzero(a == 1)返回一个2D张量(没关系)，每行有两个值(这不是我所期望的)。然后，返回的索引应该用于对三维张量的第二维(索引1)进行索引，并再次返回2D张量。
import torch
a = torch.Tensor([[12, 1, 0, 0],
[4, 9, 21, 1],
[10, 2, 1, 0]])
浏览 7提问于2019-09-27得票数 1
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我目前正在尝试设计一个生成器模型，它采用输入图像和连接在图像中的条件标签。 输入图像是3D (包括通道)，而标签是1D (包含类的idx ) input_image = Input(shape=(row, col, chann))
cond = Input(shape=(1,)) 根据Concatenate的信息，我需要重塑cond，使其与input_image的形状相同。但就我在Keras docs上发现的，只有RepeatVector可以将2D张量重复到3D。 如何将cond输入复制为相同的形状，以便可以将其连接起来？
浏览 20提问于2019-03-12得票数 0
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我有一个2D张量和一个索引张量。2D张量有一个批次维度和一个具有3个值的维度。我有一个索引张量，它只选择3个值中的1个元素。产生只包含索引张量中元素的切片的“最佳”方法是什么？ t = torch.tensor([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
t = tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
i = torch.tensor([0,0,1], dtype=torch.int64)
tensor([0, 0, 1]) 预期输出... tensor([1, 4, 8])
浏览 20提问于2019-02-21得票数 0
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我有一个长度为64的张量，我试着附加到第一维，递归地生成二维张量。基本上，每次迭代都会创建一个新的1D 64长度张量，迭代6次，所以到最后我应该有一个6 x 64张量。我该怎么做呢？ 我试过了 names_tensor = torch.cat((names_tensor, sampled_indexes), dim=1) 其中，name_tensor被初始化为torch.zeros(0)，sampled_indexes是在每次迭代中附加的64长度张量
浏览 20提问于2020-01-21得票数 0
我有这样的张量：
arr1 = np.array([[ 1.6194, -0.6058, -0.8012], [ 1.1483, 1.6538, -0.8062]])
arr2 = np.array([[-0.3180, -1.8249, 0.0499], [-0.4184, 0.6495, -0.4911]])
X = torch.Tensor(arr1)
Y = torch.Tensor(arr2)
我想对二维张量中的每个张量一维(2个向量)做torch.dot。
torch.dot(X, Y)
我想得到像张量这样的结果(dotResult1，dotResult2)。但我犯了这
浏览 20提问于2022-10-09得票数 -1
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我有这个时间序列数据框架，有56个列和36508个样本；55个是预测器，最后一个是输出。我正在尝试拟合一个LSTM神经网络，虽然我可以拟合这个模型，但我很难将特征转换为Pytorch张量对象。目前，我已经规范了0到1之间的数据，并将数据划分为火车和测试集。
import torch
import torch.nn as nn
print(x_train.shape)
(27380, 55)
print(y_train.shape)
(27380,)
print(x_test.shape)
(9128, 55)
print(y_test.shape)
(9128,)
我没有遇到将目标转换
浏览 0提问于2020-01-05得票数 0
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在Theano中，当具有A，B，C形状的三维张量x和C，D形状的二维张量y时，theano.tensor.dot(x, y)返回A，B，D形状的三维张量。
“火炬”中的等效操作是什么？torch.dot似乎不这样做，x * y和torch.mm抱怨说，他们想要两个参数的2D张量，而torch.bmm则需要两个参数的3D张量。
浏览 8提问于2016-03-16得票数 1
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我想要插入一个一维火炬张量到一个特定的行号到一个2D火炬张量(使用Pytorch)。
一维张量和二维张量总是具有相同的长度，因此您可以很容易地将其可视化为一个有行和列的表。
2D张量是现有的表，我希望能够指定插入一维张量(或行)的行号。
当我说我想使用Pytorch时，我不想把任何东西转换成一个非Pytorch列表，并在CPU和GPU上来回发送计算结果。张量都在我的CUDA装置上，为了时间，我想把它们保存在那里。
二维张量three_by_four
tensor([[0.7421, 0.1584, 0.3231, 0.4840],
[0.4065, 0.7646, 0.9677
浏览 1提问于2021-08-01得票数 1
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我正在使用PyTorch，目的是学习它，我有一个非常愚蠢的问题:如何将一个矩阵乘以一个向量？
这是我尝试过的：
>>> import torch
>>> a = torch.rand(4,4)
>>> a
0.3162 0.4434 0.9318 0.8752
0.0129 0.8609 0.6402 0.2396
0.5720 0.7262 0.7443 0.0425
0.4561 0.1725 0.4390 0.8770
[torch.FloatTensor of size 4x4]
>>
浏览 2提问于2017-12-18得票数 20
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1回答
我已经读过一些关于lua/torch中的“数组”的教程，我看到的只是张量这个词。他们到底是什么？如何初始化2d“张量”？我试过torch.Tensor{1,2,3}，它给了我
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3
在八度/MATLAB中类似于torch.Tensor{1,2,3;4,5,6}，但这给了我另一个列向量
1
2
3
4
5
6
怎样才能得到如下的2d“张量”？
1 2 3
4 5 6
另外，我用火炬来执行我的lua文件。除了“张量”之外，是否没有其他数组表示法?也就是说，我们是否没有其他方法来表示火炬中的矩阵？
浏览 1提问于2016-05-30得票数 0
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2回答
我想创建2维张量(或numpy数组，实际上并不重要)，其中每一行都将循环移位到第一行。我使用for循环： import torch
import numpy as np
a = np.random.rand(33, 11)
miss_size = 64
lp_order = a.shape[1] - 1
inv_a = -np.flip(a, axis=1)
mtx_size = miss_size+lp_order # some constant
mtx_row = torch.cat((torch.from_numpy(inv_a), torch.zeros((a.shape[0]
浏览 60提问于2021-10-26得票数 0
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我有一个索引和值的列表。我想从这个索引和值中创建一个大小为30000的稀疏张量，如下所示。 indices = torch.LongTensor([1,3,4,6])
values = torch.FloatTensor([1,1,1,1]) 因此，我想构建一个30k维稀疏张量，其中索引[1,3,4,6]为1，其余为0。我该怎么做呢？ 我希望有效地存储这种稀疏张量的序列。
浏览 26提问于2020-07-24得票数 2
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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
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1回答
我有一个1万个2d点在一个火把张量中。这些点介于-1到1之间，即x ∈ {-1, 1}^2，我想输出一个热图来显示这些点的分布。为了打印图形，我使用matplotlib，如下所示
torch.meshgrid(torch.linspace(-1, 1, 1000), torch.linspace(-1, 1, 1000))
ax.contourf(x_grid, y_grid, grid_values)
但是，我不知道如何计算这个网格值，你能计算出grid_values吗?给出图上点的形状张量(10,000，2) (注意，一个点可以在图上多次出现，我们想要对这些点的分布进行求和)
浏览 12提问于2022-10-09得票数 2
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我有一个2D张量，每一行都有一些非零元素，如下所示： import torch
tmp = torch.tensor([[0, 0, 1, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 1, 0, 0]], dtype=torch.float) 我想要一个包含每行第一个非零元素索引的张量： indices = tensor([2],
[3]) 我如何在Pytorch中计算它？
浏览 175提问于2019-05-11得票数 7
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1回答
对于偶数和奇数的2D张量，我想根据张量中的数是偶数还是奇数，做不同的算术运算。我创建了张量，并创建了相应的真假张量(偶数或奇数)，但不知道如何处理。
import torch
list1 = [
[10, 25, 75, 10, 50],
[25, 30, 35, 40, 30],
[45, 50, 55, 60, 20],
[50, 20, 15, 20, 10],
[10, 25, 40, 50, 35]]
tensor2 = torch.tensor(list1)
tensor3=tensor2 % 2
print(tensor3)
print(torch.eq(tensor3, 0
浏览 6提问于2022-08-05得票数 0
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假设我有2D张量，index_in_batch * diag_ele。如何获得三维张量index_in_batch * Matrix (谁是对角线矩阵，由drag_ele构造)？
torch.diag()只在输入为一维时构造对角线矩阵，当输入为2D时返回对角线元素。
浏览 10提问于2017-11-19得票数 9
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假设，我有一个三维张量A
A = torch.arange(24).view(4, 3, 2)
print(A)
并要求用2D张量掩蔽它
mask = torch.zeros((4, 3), dtype=torch.int64) # or dtype=torch.ByteTensor
mask[0, 0] = 1
mask[1, 1] = 1
mask[3, 0] = 1
print('Mask: ', mask)
从masked_select中使用PyTorch功能将导致以下错误。
torch.masked_select(X, (mask == 1))
--------
浏览 2提问于2020-05-22得票数 5
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我有一个由二维张量组成的三维张量，例如：
t = torch.tensor([[[0, 0, 1],
[0, 1, 0],
[1, 0, 0]],
[[0, 0, 1],
[0, 1, 0],
[1, 0, 0]],
[[0, 0, 1],
[0, 1, 0],
[1, 0, 0]]
浏览 6提问于2020-08-10得票数 2
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4回答
var = [[0, 1, -4, 8],
[2, -3, 2, 1],
[5, -8, 7, 1]]
var = torch.Tensor(var) 这里，var是一个3x4 (2d)张量。如何交换第一行和第二行以获得下面的2d张量？ 2, -3, 2, 1
0, 1, -4, 8
5, -8, 7, 1
浏览 123提问于2017-07-06得票数 3
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2回答
我想创建一个2D列表，其中可以包含可变长度的元素，例如，如果我在MATLAB中有一个10x10的列表，我可以用以下命令定义它：
z = cell(10,10)
并通过执行以下操作开始分配一些元素：
z{2}{3} = ones(3,1)
z{1}{1} = zeros(100,1)
z{1}{2} = []
z{1}{3} = randn(20,1)
...
在torch中定义这种空的2D列表的最佳方式是什么？此外，有没有一种方法可以利用张量结构来做到这一点？
在python中，我可以沿着这个方向定义一个空的10x10 2D列表：
z = [[None for j in range(10)]
浏览 11提问于2016-08-09得票数 0
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1回答
下面是我想要做的事情的简化版本：
import torch
import time
# Create dummy tensors and save them in my_list
my_list = [[]] * 100
for i in range(len(my_list)):
my_list[i] = torch.randint(0, 1000000000, (100000, 256))
concat_list = torch.tensor([])
# I want to concat two consecutive tensors in my_list
tic = time.
浏览 7提问于2022-10-16得票数 -1
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1回答
我有一长串的值存储在一个一维张量中，我喜欢从中收集值。给定一个2d张量，其中第二维表示一组指数，我想计算一个新的2d张量，其中第二维是指数所收集的所有值。基本上，我有一批指数，我用这些指数从一维张量中得到一批值。
我刚开始使用pytorch，但是我成功地用py手电筒的集合函数计算出了
list_values = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
list_values = list_values.unsqueeze(0)
list_values = list_values.expand((2, 6))
indices = torch.tensor([[1, 2]
浏览 6提问于2021-01-19得票数 0
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1回答
我试图找出GPU张量运算是否比CPU操作快。因此，我在下面编写了这个特定的代码来实现简单的2D添加CPU张量和GPU cuda张量，以查看速度差异：
import torch
import time
###CPU
start_time = time.time()
a = torch.ones(4,4)
for _ in range(1000000):
a += a
elapsed_time = time.time() - start_time
print('CPU time = ',elapsed_time)
###GPU
start_time = time.ti
浏览 1提问于2018-11-15得票数 10
1回答
我想把张量初始化为稀疏张量。当张量维数为2时，我可以使用torch.nn.init.sparse(tensor, sparsity=0.1)
import torch
dim = torch.Size([3,2])
w = torch.Tensor(dim)
torch.nn.init.sparse_(w, sparsity=0.1)
结果
tensor([[ 0.0000, 0.0147],
[-0.0190, 0.0004],
[-0.0004, 0.0000]])
但是当张量维数>2时，这个函数就不起作用了。
v = torch.Tensor(
浏览 4提问于2021-05-17得票数 1
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假设有一个小张量列表(例如16个块)，并且希望沿着水平和垂直方向粘贴这些小张量，以创建更大的2D图像。
torch.split()可用于将张量划分为更小的块，是否有针对相反情况的操作？
谢谢
浏览 0提问于2019-02-20得票数 1
1回答
我正在处理3D CT医疗数据，并尝试将其切片为2D切片，以便输入到UNet模型中。 我已经将数据加载到torch数据加载器中，并且每次迭代当前都会生成一个4D张量： for batch_index, batch_samples in enumerate(train_loader):
data, target = batch_samples['image'].float().cuda(), batch_samples['label'].float().cuda()
print(data.size())
torch.Size([1, 333, 51
浏览 33提问于2020-07-18得票数 0
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使用TensorFlow构建一个贝叶斯神经网络。我正在尝试用-1和1互换来填充我的张量，如FBNA:一个完全二进制的神经网络加速器图3所示。下一个2D数组应该有相反的-1，1模式。我可以在嵌套的for循环中实现这一点，但这非常慢。 有人能想出一种更快的方法吗？ 谢谢
浏览 33提问于2019-02-23得票数 0
1回答
我有一个二维数组向量，我把它转换成张量，但是如何修改张量的维数，我想把这个维数从2d修改到3d？
std::vector<std::vector<float>> voice(434, std::vector<float>(80))
ifstream fp("data.txt");
if (! fp) {
cout << "Error, file couldn't be opened" << endl;
return 1;
}
for(int i=0;i<80;i
浏览 5提问于2022-02-24得票数 0
回答已采纳
我给出了一个1D张量的ids idxs和一个1D张量的值values，我想创建一个填充的2D填充张量，其中每一行都对应于id。例如：
idxs = tf.constant([1, 4, 1, 2, 2, 3, 4, 1, 4])
values = tf.constant([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
output = fn(values, idxs, -1) # = [ [1, 8, 3], [4,5,-1], [6,-1,-1], [7,2,9]]
在上面的例子中，fn将是我想要编写的函数。有什么想法吗？
浏览 0提问于2020-03-08得票数 1
1回答
我有两个张量：
rc of size: torch.Size([128, 16, 1])
xt of size: torch.Size([128, 40, 1])
我希望沿着维度2将xt与rc连接起来，这样rc_xt的最终大小是：
rc_xt = torch.Size([128, 40, 2])
简而言之，我想把rc的维度1 (16)的大小“增加”到40 --通过任何方法，甚至只是重复元素--然后沿着第2维将它们连接起来。
我已经尝试谷歌如何做，但我不能让它工作，无论我做什么，我有点困惑如何去做这件事。
提前谢谢你。
浏览 1提问于2021-04-13得票数 0
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假设我有一个长度为L的一维PyTorch张量end_index。
我想构造一个具有L条直线的2D PyTorch张量T，其中当j < end_index[i]时为T[i,j] = 2，否则为T[i,j] = 1。
以下是工作原理：
T = torch.ones([4,3], dtype=torch.long)
for element in end_index:
T[:, :element] = 2
有没有一种向量化的方法可以做到这一点？
浏览 5提问于2021-03-08得票数 3
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5回答
说：
返回一个尺寸为1的新张量，该张量插入到指定位置。.
X= torch.tensor(1，2，3，4) >>> torch.unsqueeze(x，0)张量([ 1，2，3，4]) >>> torch.unsqueeze(x，1)张量([ 1，2，3，4])
浏览 7提问于2019-07-28得票数 100
回答已采纳
2回答
我试图对类似于变压器文件中的位置编码进行编码。为了做到这一点，我需要做以下工作：
对于以下三个矩阵，我希望在行级将它们连接起来(即从每一行叠加在一起的第一行，第二行在一起，等等)，然后在每个矩阵及其转置之间应用点积，最后将它们压平并叠加在一起。我将在以下示例中说明这一点：
x = torch.tensor([[1,1,1,1],
[2,2,2,2],
[3,3,3,3]])
y = torch.tensor([[0,0,0,0],
[0,0,0,0],
浏览 1提问于2022-04-12得票数 2
回答已采纳
据我所知，torch.Normal(loc, scale)是一个对应于单变量正态分布的类。当loc和scale是数字时，我理解它是如何工作的。问题是当torch.Normal的输入是张量而不是数字时。那样的话，我就不太明白了。这些张量论点的确切解释/用法是什么？例如，请参阅下面代码中的y_dist。loc和标度是y_dist的张量。这到底是什么意思？我不认为这会将单变量分布转化为多变量分布，对吗？它是否形成了一组单变量分布？
import torch as pt
ptd = pt.distributions
x_dist = ptd.Normal(loc = 2, scale = 3)
x_s
浏览 7提问于2021-01-13得票数 1
回答已采纳
我有一个torch.Tensor of shape (2, 2, 2) (可以更大)，其中的值是在范围[0, 1]内标准化的。
现在给我一个正整数K，它告诉我，我需要创建一个掩码，对于批处理中的每个2D张量，如果它大于所有值的1/k，它的值是1，而在其他地方，值是0。返回掩码也有形状(2, 2, 2)。
例如，如果有这样的批处理：
tensor([[[1., 3.],
[2., 4.]],
[[5., 7.],
[9., 8.]]])
让K=2，它意味着，我必须掩盖的数值，当他们是大于50%的所有数值，在每个2D张量。
在本例中，0.5分位数
浏览 3提问于2021-04-26得票数 0
回答已采纳
1回答
我要计算三维张量x之间的余弦相似性。
torch.Size([119, 768, 51])
和向量y
torch.Size([768])
这当然会产生这个2D矩阵：
torch.Size([119, 51])
使用sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity会给出错误：
*** ValueError: Found array with dim 3. check_pairwise_arrays expected <= 2.
我怎样才能做到这一点？
浏览 5提问于2022-05-08得票数 0
对于1D，我可以使用shape=创建张量，就像tf.constant([])一样，但是对于2D，我如何使用shape=0,4创建张量
我想连接两个张量，就像这样：
A is tensor # A.shape=[0,4]
A=concat([A,B]) # B.shape=[2,4]
A=concat([A,C]) # C.shape=[3,4]
由于某些原因，我不能同时得到B和C，所以我需要用shape=0,4创建一个张量。
浏览 0提问于2017-10-30得票数 0
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我正在尝试通过2d矩阵访问3d张量矩阵。返回值也应该是2d矩阵。以下是我试图实现的目标。 dim1 = 2
dim2 = 3
dim3 = 4
source = torch.FloatTensor(dim1, dim2, dim3)
source.normal_()
check = zn > 0.0
index = torch.argmax(check, dim=0)
for i in range(dim2):
for j in range(dim3):
ret[i, j] = source[index[i, j], i, j]
浏览 15提问于2019-09-01得票数 0
我正在尝试使用torch.autograd.grad在PyTorch中计算矩阵导数，但是我遇到了一些问题。下面是一个重现错误的最小工作示例。 theta = torch.tensor(np.random.uniform(low=-np.pi, high=np.pi), requires_grad=True)
rot_mat = torch.tensor([[torch.cos(theta), torch.sin(theta), 0],
[-torch.sin(theta), torch.cos(theta), 0]],
浏览 57提问于2020-08-16得票数 2
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我正在尝试执行一个四元数空间连接，这需要连接四个维度的r,i,j,k。根据四元数理论，我们不能直接应用torch.cat函数，因为它们会弄乱组件，因为r通道必须与r通道连接，等等。我设法使用改编自here的quaternion_concat函数执行此操作。然而，当我将它用于像densenet这样的网络时，由于存在多个for循环连接，这需要很长时间。 代码:让我举个例子，tensor_1和tensor_2是两个需要连接的张量，每个张量都有16个通道。这意味着它有4个通道的r,i,j,k分别堆叠在一起。我使用torch.chunk函数将它们分开，并将它们分别连接起来，最后再将它们组合起来。有没有
浏览 56提问于2021-04-23得票数 1
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串联火炬张量
、、
我在PyTorch中有两个张量，如下：
a.shape, b.shape
# (torch.Size([512, 28, 2]), torch.Size([512, 28, 26]))
我的目标是将它们连接/合并/连接在一起，以便得到形状：(512，28，28)。
我试过：
torch.stack((a, b), dim = 2).shape
torch.cat((a, b)).shape
但它们似乎都不起作用。
我使用的是PyTorch版本: 1.11.0和Python3.9。
帮助?
浏览 2提问于2022-05-18得票数 1
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我试图将张量y插入到张量x最后维数(y_dim)中。最后的张量应该是大小( 100，16，16，1)，其中y的值放置在100 x 0维的每一个。
import torch
y_dim = 1
x = torch.randn(100, 16, 16, y_dim)
#OR x = torch.randn(100, 16, 16)
y = torch.randn(100)
Xy = torch.cat((x, y), dim=3)
浏览 2提问于2021-08-21得票数 0
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我有一个UNet模型。我正在尝试一个回归模型，因为在我的输出中，对于每个像素，我有不同的浮动值。为了检查r2score，我尝试将以下代码放入model class、training_step、validation_step和test_step中。
from pytorch_lightning.metrics.functional import r2score
r2 = r2score(pred, y)
self.log('r2:',r2)
但是它给出了以下错误
ValueError:预期预测和目标都是一维或二维张量，但在维数torch.Size(50、1、32、32)中重新表
浏览 1提问于2021-02-22得票数 0
我有一个三维张量a。第一个维度对应于小型批次大小，第二个维度对应于序列长度，第三个维度对应于特征维度。例如，
>>> a = torch.arange(1, 13, dtype=torch.float).view(2,2,3) # Consider the values of a to be random
>>> a
tensor([[[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.]],
[[ 7., 8., 9.],
[10., 11., 12.]]])
我有第二个二维张量。它的第
浏览 2提问于2019-03-16得票数 6
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