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Pytorch實(shí)現(xiàn)List?Tensor轉(zhuǎn)Tensor,reshape拼接等操作_python

作者：Bagba ? 更新時(shí)間： 2022-12-06 編程語言

持續(xù)更新一些常用的Tensor操作，比如List，Numpy，Tensor之間的轉(zhuǎn)換，Tensor的拼接，維度的變換等操作。

其它Tensor操作如 einsum等見：待更新。

用到兩個(gè)函數(shù)：

  • torch.cat
  • torch.stack

一、List Tensor轉(zhuǎn)Tensor (torch.cat)

// An highlighted block
>>> t1 = torch.FloatTensor([[1,2],[5,6]])
>>> t2 = torch.FloatTensor([[3,4],[7,8]])
>>> l = []
>>> l.append(t1)
>>> l.append(t2)
>>> ta = torch.cat(l,dim=0)
>>> ta = torch.cat(l,dim=0).reshape(2,2,2)
>>> tb = torch.cat(l,dim=1).reshape(2,2,2)
>>> ta
tensor([[[1., 2.],
         [5., 6.]],

        [[3., 4.],
         [7., 8.]]])
>>> tb
tensor([[[1., 2.],
         [3., 4.]],

        [[5., 6.],
         [7., 8.]]])

高維tensor

** 如果理解了2D to 3DTensor,以此類推，不難理解3D to 4D，看下面代碼即可明白：**

>>> t1 = torch.range(1,8).reshape(2,2,2)
>>> t2 = torch.range(11,18).reshape(2,2,2)
>>> l = []
>>> l.append(t1)
>>> l.append(t2)
>>> torch.cat(l,dim=2).reshape(2,2,2,2)
tensor([[[[ 1.,  2.],
          [11., 12.]],

         [[ 3.,  4.],
          [13., 14.]]],


        [[[ 5.,  6.],
          [15., 16.]],

         [[ 7.,  8.],
          [17., 18.]]]])
>>> torch.cat(l,dim=1).reshape(2,2,2,2)
tensor([[[[ 1.,  2.],
          [ 3.,  4.]],

         [[11., 12.],
          [13., 14.]]],


        [[[ 5.,  6.],
          [ 7.,  8.]],

         [[15., 16.],
          [17., 18.]]]])
>>> torch.cat(l,dim=0).reshape(2,2,2,2)
tensor([[[[ 1.,  2.],
          [ 3.,  4.]],

         [[ 5.,  6.],
          [ 7.,  8.]]],


        [[[11., 12.],
          [13., 14.]],

         [[15., 16.],
          [17., 18.]]]])

二、List Tensor轉(zhuǎn)Tensor (torch.stack)

代碼：

import torch

t1 = torch.FloatTensor([[1,2],[5,6]])
t2 = torch.FloatTensor([[3,4],[7,8]])
l = [t1, t2]

t3 = torch.stack(l, dim=2)
print(t3.shape)
print(t3)

## output:
## torch.Size([2, 2, 2])
## tensor([[[1., 3.],
##          [2., 4.]],
##        [[5., 7.],
##         [6., 8.]]])

原文鏈接：https://blog.csdn.net/bagba/article/details/107047202

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