torch.cat()

Pytorch torch.cat与torch.chunk

torch.cat()可以看做torch.split()和torch.chunk()的反操作，cat()函数可以通过下面例子更好的理解。
benbenls·2020-07-07 04:58

PyTorch Tensor拼接

sequence表示Tensor列表，dim表示拼接的维度，注意这个函数和concatenate是不同的，torch的concatenate函数是torch.cat，是在已有的维度上拼接，而stack是建立一个新的维度
Mr_Hello_World·2020-07-06 13:06

Pytorch入门教程（四）：Tensor拆分、合并及基本运算

1.cat进行维度拼接a=torch.rand(4,32,8)b=torch.rand(5,32,8)c=torch.cat([a,b],dim=0)#按第0维度进行拼接，除拼接之外的维度必须相同print
王氏小明·2020-07-06 04:02

pytorch-------Tensor的合并与拆分（6）

对于cat的dim可以不一样，其他的必须一样a=torch.rand(4,32,8)b=torch.rand(5,32,8)print(torch.cat([a,b],dim=0).shape)print
想啥诺·2020-07-06 04:26

PyTorch-Linear关系分类

PyTorch-Linear关系分类硬件：NVIDIA-GTX1080软件：Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1一、基础知识1、二分类问题2、函数学习torch.normal()、torch.cat
samylee·2020-07-05 11:23

从实际运行结果理解torch.cat()函数

我们直接从实际运行结果来看torch.cat()函数的作用importtorchA=torch.tensor([[[111,112,113],[121,122,123]],[[211,212,213],
里江37号铺·2020-07-05 09:45

关于pytorch的一些常见用法总结

1.torch.cat(有关tensor的一些处理)在深度神经网络的设计中，常常需要进行多尺度的特征融合，这时就会涉及到通道的连接，这时就会用到torch.cat具体参考：https://blog.csdn.net
华仔168168·2020-07-05 06:04

Pytorch学习笔记【5】---tensor的拼接和拆分

stack3.根据长度来分割4.通过通道数来分割1.cat把两个向量纵向拼接起来，并不会增加新的维度#cata=torch.rand(4,32,8)b=torch.rand(5,32,8)print(torch.cat
Keter_·2020-07-05 02:07

Pytorch打卡第2天：张量、计算图、线性回归、逻辑回归

一、张量的操作拼接torch.cat():将张量按维度dim进行拼接torch.stack()：在新建的维度dim上进行拼接t=torch.ones((2,3))t_0=torch.cat([t,t],
雯文闻·2020-07-04 18:42

pytorch中torch.cat(),torch.chunk(),torch.split()函数的使用方法

一、torch.cat()函数熟悉C字符串的同学们应该都用过strcat（）函数，这个函数在C/C++程序中用于连接2个C字符串。
RealWeakCoder·2020-07-04 07:33

PyTorch中Tensor的拼接与拆分

拼接张量：torch.cat()、torch.stack()torch.cat(inputs,dimension=0)→Tensor在给定维度上对输入的张量序列seq进行连接操作举个例子：>>>importtorch
Steven·简谈·2020-07-04 03:20

RuntimeError: There were no tensor arguments to this function (e.g., you passed an empty list of Ten

从函数栈中可以看出最后一个函数是torch.cat([...
agrichron·2020-07-01 11:51

Pytorch Merge操作

所以，如果是直接用torch.cat([x0,x1,x2])的话，就是直接把这九张图按照顺序排列了下。[x1[0],...,x1[n],x2[0],...,x2[n],x3
肥宅_Sean·2020-07-01 01:05

pytorch代码笔记2：torch.rand、torch.randn、torch.normal、torch.cat、torch.pow

1、torch.rand(*sizes,out=None)→Tensor均匀分布。返回一个张量，包含了从区间[0,1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。参数:sizes(int…)-整数序列，定义了输出张量的形状out(Tensor,optinal)-结果张量2、torch.randn(*sizes,out=None)→Tensor标准正态分布。返回一个张量，包含了从标
zhangxiaolinxin·2020-07-01 00:22

PyTorch的torch.cat用法

1.字面理解：torch.cat是将两个张量（tensor）拼接在一起，cat是concatnate的意思，即拼接，联系在一起。
·2020-06-28 12:01

视频理解 PySlowFast 模型

input):fast,lateral=self.FastPath(input[:,:,::2,:,:])slow=self.SlowPath(input[:,:,::16,:,:],lateral)x=torch.cat
tony2278·2020-04-15 17:36

pytorch torch类

torch.cat(inputs,dimension=0)对input进行拼接，参数表示在那个维度进行拼接。
永远学习中·2020-02-19 12:31

pytorch(2)----基本数据类型与模块

基本内容1、数据初始化及数据类型转换2、组合：torch.cat()按照某一个维度进行拼接，总维度数目不变torch.stack()按照制定维度进行叠加，新增维度3、分块：torch.chunk()指定分块数量
feihu_h·2020-02-13 19:00

PyTorch1.0中的torch.cat的用法

字面理解：torch.cat是将两个张量（tensor）拼接在一起，cat是concatnate的意思，即拼接，联系在一起。
top小酱油·2020-02-07 01:28

pytorch 实现在预训练模型的 input上增减通道

nn.Conv2d(4,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)layers[0].weight=torch.nn.Parameter(torch.cat
Hi_AI·2020-01-06 11:51

Numpy与Pytorch 矩阵操作方式

np.dnarray.shapePytorch随机矩阵：torch.randn(d0,d1,d2,...)添加维度：tensor.unsqueeze(0)压缩维度:tensor.squeeze(0)按维度拼接tensor：torch.cat
坩埚上校·2019-12-27 15:20

Python Debug

Python----面向对象---try....except的详细用法-xudachen-博客园不运行直接Debug运行不下去踩坑：未导入相应module在使用torch模块中的cat函数时，直接使用如下：torch.cat
今天中午吃什么呢·2019-11-13 21:28

pytorch（二）--张量的操作汇总

一，张量的拼接我举两个例子来分别说明下：flag=Trueifflag:t=torch.ones((2,3))t_0=torch.cat([t,t],dim=0)t_1=torch.cat([t,t],
yr_·2019-10-23 15:30

pytorch拼接与拆分

In[1]:importtorchIn[2]:a=torch.rand(4,32,8)In[3]:b=torch.rand(5,32,8)In[4]:torch.cat([a,b],dim=0).shapeOut
梅文化_2019·2019-10-22 11:10

Pytorch基本使用系列（四）合并和切割

4,32,14,14]b=[14,14]---[1,1,14,14]---[4,32,14,14]错误b=[2,32,14,14]合并cata.shape()=[4,32,8]b.shape()=[5,32,8]torch.cat
Cute_zhugoing·2019-09-12 10:13

Pytorch基本使用系列（四）合并和切割

4,32,14,14]b=[14,14]---[1,1,14,14]---[4,32,14,14]错误b=[2,32,14,14]合并cata.shape()=[4,32,8]b.shape()=[5,32,8]torch.cat
Cute_zhugoing·2019-09-12 10:13

torch.stack 和 torch.cat 错误：argument 'tensors' (position 1) must be tuple of Tensors, not Tensor

本篇博文介绍pytorch中一些函数的输入问题，主要是tensor和tensors的区别。在pytorch中我们也有对一个数据的叠加：pytorch.stack，这个函数可以在数据叠加的同时，扩展数据维度。比如说我们把三个数叠加到一起，可以组成一个二维的矩阵，得到的二维矩阵可以是[1,2]，也可以是[2,1]。pytorch.cat，这个函数是直接把两个数据连接起来，维度是不变的。还是上面那个例子
月下花弄影·2019-09-03 07:03

torch.cat()

importtorcha=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])print(a.size())b=torch.tensor([[7,8,9]])print(b.size())c=torch.cat
qq_23262411·2019-09-01 11:53

PyTorch中Tensor的拼接与拆分的实现

拼接张量：torch.cat()、torch.stack()torch.cat(inputs,dimension=0)→Tensor在给定维度上对输入的张量序列seq进行连接操作举个例子：>>>importtorch
Steven・简谈·2019-08-18 16:36

pytorch 入门 GoogleNet(InceptionNet)

这篇内容并未debug知识点1、GoogleNet的结构知识点2、写大型网络的技巧知识点3、batchnorm知识点4、不改变图像长宽的skp知识点5、torch.cat((),dim=1)构造并联网络知识点
JChowCUG·2019-07-22 08:11

Pytorch中的torch.cat()函数

先说cat()的普通用法如果我们有两个tensor是A和B，想把他们拼接在一起，需要如下操作：C=torch.cat((A,B),0)#按维数0拼接（竖着拼）C=torch.cat((A,B),1)#按维数
kyle1314608·2019-07-15 15:00

Pytorch中Tensor的一些操作

=None)→Tensor>>>x=torch.randn(2,3)>>>xtensor([[0.6580,-1.0969,-0.4614],[-0.1034,-0.5790,0.1497]])>>>torch.cat
qq_41131535·2019-06-19 19:46

【PyTorch】TypeError: stack(): argument 'tensors' (position 1) must be tuple

PyTorch0.3.0的代码更新适配PyTorch1.0.2，PyTorch的向上兼容性在此时就可以体现出来了，令人欣慰的是直接升级版本后并没有太多报错，其中一个比较突出的问题就是torch.stack()和torch.cat
糖果天王·2019-04-21 13:01

Pytorch中的torch.cat()函数

转载自：https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10162356.html1.字面理解：torch.cat是将两个张量（tensor）拼接在一起，cat是concatnate
荷叶田田_·2019-03-25 15:53

pytorch中torch.cat()函数用法

torch.cat(seq,dim,out=None)其中seq表示要连接的两个序列，以元组的形式给出，例如:seq=(a,b),a,b为两个可以连接的序列dim表示以哪个维度连接，dim=0,横向连接
ZHUQIUSHI123·2019-02-14 11:51

目前发现 pytorch1.0 与 tensorflow1.12 一些区别

pytorch与tensorflow1.12的eagerexecution对比pytorch没有完整的half支持例如conv2d以半精度训练cpu运行时会报错未实现torch.cat无法拼接halfTensor
ONE_SIX_MIX·2019-01-28 00:46

pytorch张量纬度变化

https://zhuanlan.zhihu.com/p/314951021.拼接torch.cat()>>>a=torch.randn(2,3)>>>b=torch.cat((a,a),0)>>>atensor
林林宋·2019-01-08 16:43

pytorch 如何在预训练模型的 input上增减通道

nn.Conv2d(4,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)layers[0].weight=torch.nn.Parameter(torch.cat
Hi_AI·2018-11-27 15:59

Pytroch学习笔记（2）–保存提取|莫凡python

100,2)x0=torch.normal(2*n_data,1)y0=torch.zeros(100)x1=torch.normal(-2*n_data,1)y1=torch.ones(100)x=torch.cat
jlooking·2018-11-07 16:26

PyTorch 常用方法总结4：张量维度操作（拼接、维度扩展、压缩、转置、重复……）

涉及的方法有下面几种torch.cat()torch.Tensor.expand()torch.squeeze()torch.Tensor.repeat()torch.Tensor.narrow()torch.Tensor.view
蓝鲸123·2018-10-16 15:56

torch.cat(inputs, dimension=0)

sequenceofTensors)–可以是任意相同Tensor类型的python序列dimension(int,optional)–沿着此维连接张量序列代码importtorchx=torch.randn(2,3)print(torch.cat
danerer·2018-09-30 11:05

PyTorch索引,切片,连接,换位Indexing, Slicing, Joining, Mutating Ops

torch.cat()可以看做torch.split()和torch.chunk()的反操作。###参数：inputs(sequenceofTensors
Yoc Lu·2018-08-10 22:51

TensorFlow和Torch中的基本函数异同（一）——拼接函数，转置函数，增加维度函数

拼接函数：tf.concat()等价于torch.cat()转置函数：torch中：对二维Tensor转置操作transpose(dim1,dim2)或者直接t();对多维Tensor转置操作permute
csdn_persist·2018-06-21 08:46

TensorFlow和Torch中的基本函数异同（一）——拼接函数，转置函数，增加维度函数

拼接函数：tf.concat()等价于torch.cat()转置函数：torch中：对二维Tensor转置操作transpose(dim1,dim2)或者直接t();对多维Tensor转置操作permute
csdn_persist·2018-06-21 08:46

Pytorch常用函数

x.view(x.size(0),2,-1)#保持第一维，对后面两维做resizey.size()=(6,2,3)2.cat(多个tensors的拼接)importtorchx=torch.randn(2,3)torch.cat
JJprincess·2018-05-03 09:49

在Pytorch中实现im2col操作 Implementing im2col in Pytorch

在Pytorch中可以用torch.unfold,torch.cat和torch.transpose的组合实现im2col操作.TAKEAWAY:stride=(1,1)kernel_size=(3,3
JiangPQ4V·2017-11-15 09:55
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