torch.cat()

[Pytorch]张量的合并：cat和stack操作

文章目录张量的合并：cat和stack操作一.cat操作二.stack操作张量的合并：cat和stack操作一.cat操作torch.cat([tensor1,tensor2....],dim=)将多个向量在同一维度上进行合并
独行的喵·2023-06-22 17:46

第一天，PyTorch张量的运算

文章目录一、说明二、张量的常用运算1.索引和切片（与numpy类似）2.通过`torch.cat`来进行连接张量3.矩阵运算和算数运算1.在PyTorch中`mul`与`matmul`和`@`的区别2.
QuietNightThought·2023-06-22 10:35

pytorch-torch2:张量计算和连接

索引、切片、连接、变异操作torch.cat(seq,dim=0,out=None)->Tensor在给定维度上对输入张量序列seq进行连接操作由这可以想到卷积神经网络的全连接层torch.cat()可以看做
罗泽坤·2023-06-21 05:11

torch.cat函数在二维，三维数据中拼接时候 dim维度 理解

文章目录一、先来看看`torch.cat`函数的参数以及参数值二、torch.cat在二维数据中示例说明1.在二维数据中dim取值（0,1）2.发现了什么问题总结：三、从二维数据延伸到三维数据1.三维数据
QuietNightThought·2023-06-20 14:27

基于 NCNN, 实现 yolov8

classC2fforwardclassDetect(nn.Module):...defforward(self,x):shape=x[0].shape#BCHWforiinrange(self.nl):x[i]=torch.cat
J ..·2023-06-16 13:58

PyTorch常用函数torch.cat()中dim参数使用说明

目录Part1：简介Part2：dim参数的说明正数负数NonePart3：总结Part1：简介在PyTorch中，torch.cat()是一个被广泛使用的函数。
·2023-06-08 14:06

Pytorch常用的函数(一)torch.squeeze()和torch.unsqueeze()、torch.cat()和torch.stack()函数功能及使用

Pytorch常用的函数1、torch.squeeze()和torch.unsqueeze()函数功能及使用1.1torch.squeeze()1.1.1squeeze(1)和squeeze(-1)两者的效果一样，都是给张量降维，但是如果不是n*1的这种2维张量的话，调用这个函数一点效果没有。a=torch.tensor([[1],[2],[3]])b=a.squeeze(1)c=a.squeez
undo_try·2023-06-07 10:05

关于图以及torch.combinations等的学习、pdb旋转、扰动相关代码学习、主链侧链旋转

、边edges=torch.combinations(torch.arange(num_atoms),with_replacement=False).Tedge_index=torch.stack([torch.cat
一条咸鱼在网游·2023-04-17 13:55

Pytorch基础 - 5. torch.cat() 和 torch.stack()

目录1.torch.cat(tensors,dim)2.torch.stack(tensors,dim)3.两者不同torch.cat()和torch.stack()常用来进行张量的拼接，在神经网络里经常用到
Aaron_neil·2023-04-15 06:10

torch.cat((A,B),dim=-1)

>>importtorch>>>x=torch.randn(2,3)>>>xtensor([[-0.8168,-1.9389,0.0781],[0.3570,-1.3199,-0.1600]])>>>torch.cat
茶茶小甜豆·2023-04-11 11:13

torch.cat((x,y),dim）函数理解

,y）为两个二维张量情况下1.torch.cat((x,y),dim=0)importtorchx=torch.rand(3,4)print(x)y=torch.rand(3,4)print(y)a=torch.cat
计算机量子狗·2023-04-11 11:43

x = torch.cat((x1, x2), dim=1) dim是什么意思，决定什么变量

在这个例子中，x=torch.cat((x1,x2),dim=1)意思是将x1和x2按照第一维拼接起来，得到新的tensorx。变量dim=1决定了拼接的维度。
李多田·2023-04-11 11:42

torch.cat 关于 dim=0,dim=1 测试

文章目录1.torch.cat2.代码3.结果4.总结：1.torch.cat官方说明：torch.cattorch.cat(tensors,dim=0,*,out=None)→Tensor连接给定维数的给定序列的序列张量。所有张量要么具有相同的形状(除了连接维度)，要么为空。需要安装pytorch2.代码importtorch#总结：#1.torch.cat((x,y),dim=0):张量X,Y
取个名字真难呐·2023-04-11 10:41

torch.cat函数详解

torch.cat是PyTorch深度学习框架中的一个函数，用于将多个张量沿着指定的维度拼接在一起。具体来说，它可以将多个形状相同的张量按照指定的维度进行拼接，返回一个新的张量。
白日梦我Deja_Vu·2023-04-11 10:10

torch.cat()函数

一张图像在计算机中的表示通常为三维tensor（张量），即[channels,height,width]。也就是一张彩色图片通常有三色通道（R,G,B）组成，高和宽也就是常说的照片大小，比如224x224在图像处理的时候会增加一个变量batch_size,也就是把多少张图片作为一批进行处理。所以就变成了四维张量，即[batch_size,channels,heigth,width],也即是[批量大
hellozhxy·2023-04-11 10:38

torch.cat()用法详解

先把官方解释展示一下torch.cat(tensor,dim=0)第一个参数是tensor，第二个是轴，-1,0,1,2.....，这取决于你的tensor是几维空间。
Vertira·2023-04-11 10:37

torch.cat()中dim说明

torch.cat()torch.cat(Tuple[Tensor],dim)->Tensor输入为Tensor的List/Tuple，输出为一个Tensortorch.cat（）用于对张量的拼接，与数组拼接函数
IT pupil·2023-04-11 10:07

pytorch中torch.cat() 和paddle中的paddle.concat()函数用法

在pytorch中：torch.cat(x=[A,B],dim=n)函数：是将数据A,B沿着dim=n的方向进行拼接；x必须是list或者tuple类型的tensor.例子：importtorchx1=
灰太狼家的小鸭子·2023-04-10 12:12

Pytorch:PyTorch中的nn.Module.forward()函数、torch.randn()函数和torch.cat()函数使用

nn.Module.forward()函数使用：在类初始化的时候并不会触发forward()函数的调用，而是在实例化后，在需要计算前向传播时才会被调用。当你实例化了一个神经网络时，可以通过传入网络输入，调用其forward()函数输入到神经网络中，获取输出结果。下面是一个简单的例子，使用一个随机初始化的神经网络来完成求X和Y的和的操作，供你参考：importtorchimporttorch.nna
工紫新波·2023-04-09 12:51

torch.cat；Pytorch nn.MaxPool1d

PyTorch的torch.catPytorchnn.MaxPool1d；nn.functional.max_pool1d
飞驰的拖鞋·2023-04-09 12:50

pytorch张量维度操作（拼接、维度扩展、压缩、转置、重复）

目录一、拼接张量1、torch.cat()2、torch.stack()二、扩大张量1、torch.Tensor.expand()2、torch.unsqueeze()三、压缩张量1、torch.squeeze
Cretheego·2023-04-01 07:28

torch.cat()函数

Concatenatesthegivensequenceoftensorsinthegivendimension.Alltensorsmusteitherhavethesameshape(exceptintheconcatenatingdimension)orbeempty.seqtorch.cat()canbeseenasaninverseoperationfortorch.split()and
one-over·2023-03-29 20:24

pytorch网络模型构建中的注意点

如果是张量维度不够，需要升维度，可以先使用torch.unsqueeze(dim=expected)然后再使用torch.cat(dim)进行拼接；需要传递梯度的数据，禁止使用numpy，也禁止先使用numpy
mingqian_chu·2023-03-11 08:34

pytorch 常用函数参数详解

1、torch.cat(inputs,dim=0)->Tensor参考链接：[Pytorch]详解torch.cat()Pytorch学习笔记(一)：torch.cat()模块的详解函数作用：cat是concatnate
LCG22·2023-02-06 02:17

【动手学深度学习】笔记持续更新

会把自己遇到的各种问题总结写出来，包括一些要点一、安装环境（具体日后再补，准备写这个笔记的时候环境已经装好了）二、数据操作1、torch.arange/torch.tensor的用法在上一篇中列举了，此处不再赘述以及，torch.cat
PokiFighting·2023-02-03 13:41

简单二分类问题的神经网络实现-pytorch

n_data,1)#类型0横坐标y0=torch.zeros(100)#类型0纵坐标x1=torch.normal(-2*n_data,1)#类型1横坐标y1=torch.ones(100)#类型1纵坐标x=torch.cat
南音小榭·2023-01-28 14:37

Pytorch 中 torch.cat() 函数解析

Pytorch中主要有两个拼接函数:torch.stack()torch.cat()这里主要介绍torch.cat()1函数作用对给定维度上的输入的Tensor序列进行连接torch.cat()和python
怎样才能回到过去·2023-01-26 15:32

张量操作

一、张量的操作:拼接、切分、索引和变换一、张量的拼接与切分1、torch.cat()1、torch.cat()功能:将张量按维度dim进行拼接torch.cat(tensors,dim=0,out=None
BUPT-WT·2023-01-24 15:10

pytorch张量(tensor)常用高级操作函数

张量创建张量拼接、切分、索引和变换torch.cat()，torch.concentrate()，torch.concat()注：这三个函数是等价的函数：torch.cat(tensors,dim=0,
千禧皓月·2023-01-24 15:33

PyTorch | 拼接与拆分

PyTorch|拼接与拆分一、拼接1.cat函数2.stack函数3.cat&stack区别二、拆分1.chunk函数2.split函数3.chunk&split区别4.unbind函数一、拼接1.cat函数torch.cat
软耳朵DONG·2023-01-20 17:54

pytorch-拼接与拆分

拼接与拆分▪Cat▪Stack▪Chunk▪Splitcat(竖着堆)torch.cat(tensors,dim=0,out=None)对于二维矩阵：第一个参数tensors是你想要连接的若干个张量，按你所传入的顺序进行连接
霄逸鸿·2023-01-20 17:22

【PyTorch】张量 (Tensor) 的拆分与拼接 (split, chunk, cat, stack)

TableofContentOverview张量(Tensor)的拆分torch.split函数torch.chunk函数张量(Tensor)的拼接torch.cat函数torch.stack函数Overview
Panonsense·2023-01-20 17:51

【Pytorch基础（3）】张量的拼接，拆分与统计

其中torch.cat([a,b],dim=n)是在n维度上进行两个张量的拼接，其参数n的含义代表要进行拼接操作的维度，a和b则代表要拼接的张量。
lingchen1906·2023-01-20 17:47

st_gcn_twostream.py报错运算需要同一类型

将其中forward()函数里面改为ifTrue:m=torch.cat((torch.cuda.FloatTensor(N,C,1,V,M).zero_(),x[:,:,1:]-x[:,:,:-1])
crazyman33·2023-01-20 13:31

IVD-Net01:代码涉及函数

A=torch.ones(2,3)#2x3的张量（矩阵）B=torch.ones(4,3)#4x3的张量（矩阵）C=torch.cat((A,B),0)#按维数0（行）拼接C.size()=[6,3]2
丢丢diu丢·2023-01-18 21:04

YOLOv5结合GradCAM热力图可视化

1logits=x[i][...,5:]#修改---2logits_.append(logits.view(bs,-1,self.no-5))#修改---3returnxifself.trainingelse(torch.cat
有温度的AI·2023-01-18 14:43

torch.nn.utils.rnn.pad_sequence用法

pad_idx):self.pad_idx=pad_idx#填充值def__call__(self,batch):imgs=[item[0].unsqueeze(0)foriteminbatch]imgs=torch.cat
ai-ai360·2023-01-14 19:27

pytorch常用函数API简析与汇总——以备查询

文章目录Tensor运算变换torch.Tensor.transpose()&torch.Tensor.permute()torch.cat()&torch.stack()torch.squeeze()
sherpahu·2023-01-13 06:24

Pytorch张量的拆分与拼接

PyTorch中，对张量(Tensor)进行拆分通常会用到两个函数：torch.split[按块大小拆分张量]torch.chunk[按块数拆分张量]而对张量(Tensor)进行拼接通常会用到另外两个函数：torch.cat
Marlowee·2023-01-12 08:01

pytorch张量的拆分与合并

PyTorch中，对张量(Tensor)进行拆分通常会用到两个函数：torch.split[按块大小拆分张量]torch.chunk[按块数拆分张量]而对张量(Tensor)进行拼接通常会用到另外两个函数：torch.cat
南妮儿·2023-01-12 08:24

【学习笔记-语法】 -shape[0]、shape[1]、shape[2]的区别，以及pytorch中的torch.cat()矩阵拼接的用法及理解

文章目录一、-shape[0]、shape[1]、shape[2]的区别1.1代码解释运行结果如下：1.2举例如下：1.3另：二、pytorch中的torch.cat()矩阵拼接的用法及理解2.1序言2.2
啊菜来了·2023-01-10 12:14

李沐动手学深度学习v2-目标检测中的锚框和代码实现

如果有对应函数看不懂的地方，可以查看前面博客对相应函数的具体解释，如下链接所示：Pytorch中torch.meshgrid（）函数解析Pytorch中torch.stack()函数解析Pytorch中torch.cat
cv_lhp·2023-01-10 11:56

经典神经网络 -- DPN : 设计原理与pytorch实现

a,b都是[2,3,5,5]，那么torch.cat([a[:,:1,:,:]+b[:,:1,:,:]],d
红颜如霜·2023-01-09 07:13

Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解

相关文章Pytorch学习笔记(一):torch.cat()模块的详解Pytorch学习笔记(二):nn.Conv2d()函数详解Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解Pytorch
ZZY_dl·2023-01-07 09:04

Pytorch学习笔记(五):nn.AdaptiveAvgPool2d()函数详解

相关文章Pytorch学习笔记(一):torch.cat()模块的详解Pytorch学习笔记(二):nn.Conv2d()函数详解Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解Pytorch
ZZY_dl·2023-01-07 09:04

Pytorch学习笔记(八):nn.ModuleList和nn.Sequential函数详解

相关文章Pytorch学习笔记(一):torch.cat()模块的详解Pytorch学习笔记(二):nn.Conv2d()函数详解Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解Pytorch
ZZY_dl·2023-01-07 09:34

【pytorch】torch.cat() & torch.split()；tensor的拼接和分离

类似于np.conatenate()torch.cat(tensors,dim=0,*,out=None)→TensorConcatenatesthegivensequenceofseqtensorsinthegivendimension.Alltensorsmusteitherhaveth
学渣渣渣渣渣·2023-01-06 17:06

pytorch: torch.cat与torch.chunk的使用, 反转函数torch.flip

1.torch.chunk(tensor,chunk_num,dim)与torch.cat()结果相反，它是将tensor按dim（行或列）平均分割成chunk_num个tensor块，返回的是一个元组
tony365·2023-01-06 17:34

pytorch torch.cat((A, B), 2)

参考：Pytorch中的torch.cat()函数_荷叶田田-CSDN博客_pythontorch.cat这个作者讲的还不错，但是我补充点自己的理解：1.torch.cat这个在进行拼接的时候，是按照对应传入的
写代码_不错哦·2023-01-06 17:03

pytorch:torch.cat

x=torch.rand(16,85,768)#维度数（2,1,0）y=torch.rand(16,85,768)如果要左右拼接，dim要等于2（最左边的维度2），列数增加：768*2z=torch.cat
Eric_yq·2023-01-06 17:02
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