torch.cat

PyTorch入门3——张量索引、张量拼接

PyTorch入门3——张量索引、张量拼接张量索引简单行、列索引列表索引范围索引布尔索引多维索引张量拼接torch.cat函数的使用torch.stack函数的使用张量索引在操作张量时，经常需要进行获取或者修改张量元素值的操作
1379号程序员·2024-02-11 23:37

[PyTorch]PyTorch中张量(Tensor)拼接和拆分操作

一、张量拼接函数描述torch.cat()将张量按照指定维度关系进行拼接torch.stack()将张量按照指定维度关系进行拼接（用法同cat相同）#引入库im
咸鱼鲸·2024-02-11 04:51

pytorch基础知识（二）------- tensor相关操作一

tensor相关操作一is_nonzero(tensor)numel(input)转置torch.t(input)torch.transpose(input,dim0,dim1)比较共同点不同点代码torch.cat
彭小方·2024-02-03 14:40

Pytorch框架学习（2）——张量操作与线性回归

张量操作与线性回归1.张量的操作：拼接、切分、索引和变换1.1张量的拼接与切分torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接（不会扩充张量的维度）tensors：张量序列dim：要拼接的维度torch.stack
aidanmomo·2024-01-30 19:12

PyTorch中torch.cat函数和torch.stack函数说明

torch.cat定义：torch.cat(tensors,dim=0,out=None)→Tensor参数：tensors(SequenceofTensors)：要连接的张量序列。
实名吃香菜·2024-01-21 20:26

pytorch 的tensor的索引，切片，连接，换位 Indexing， Slicing，Joining， Mutating Ops

pytorch的tensor的索引，切片，连接，换位Indexing，Slicing，Joining，MutatingOps对Tensor张量拼接torch.cat(inputs,dimension=0
怎么开心怎么玩·2024-01-19 12:18

torch.cat 与torch.stack的区别

torch.cat与torch.stack的区别torch.cat定义：按照规定的维度进行拼接。实际使用:例如使用BiLSTM时，将两个方向的向量进行叠加，就是用torch.cat。
wenjurongyu·2024-01-11 10:08

Pytorch种torch.cat与torch.stack的区别

torch.cat和torch.stack是PyTorch中用于拼接张量的两个不同的函数，它们的主要区别在于拼接的方式和创建的维度。
shengchao0920·2024-01-09 07:11

PyTorch 第一章第三节：张量操作与线性回归

：拼接、切分、索引和变换张量的数学运算线性回归张量操作：拼接、切分、索引和变换一、张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度torch.cat
冰雪棋书·2024-01-02 04:02

深度学习 PyTorch_Week1【任务2】张量操作与线性回归

张量的操作：拼接、切分、索引和变换张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度代码实现：t=torch.ones((2,3))t_0=torch.cat
国家特级不保护动物·2024-01-02 04:31

pytorch——张量操作与线性回归

1、张量的操作：拼接、切分、索引和变换一、张量拼接与切分1.1torch.cat()（cat()不会拓展张量的维度）功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列din：要拼接的维度torch.cat
然后就去远行吧·2024-01-02 04:31

（一）PyTorch 中的基本概念_张量操作与线性回归

//github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py1.3张量操作与线性回归张量的操作拼接torch.cat
sunshinecxm_BJTU·2024-01-02 04:30

PyTorch入门(三)——张量操作与线性回归

张量操作和线性回归张量操作张量的拼接torch.cat()torch.stack()张量的切分torch.chunk()torch.split()张量的索引torch.index_select()torch.masked_select
技术宅zch·2024-01-02 04:00

Pytorch框架学习（2）——张量操作与线性回归

张量操作与线性回归文章目录张量操作与线性回归1.张量的操作：拼接、切分、索引和变换1.1张量的拼接与切分1.2张量索引1.3张量变换2.张量的数学运算3.线性回归3.1求解步骤1.张量的操作：拼接、切分、索引和变换1.1张量的拼接与切分torch.cat
Aidanmomo·2024-01-02 04:59

[PyTorch 学习笔记] 1.3 张量操作与线性回归

本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py张量的操作拼接torch.cat
张贤同学·2024-01-02 04:59

张量操作与线性回归

一、张量的操作：拼接、切分、索引和变换（1）张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接•tensors:张量序列•dim:要拼接的维度torch.cat(tensors,
-恰饭第一名-·2024-01-02 04:29

pytorch中常见的合并和分割

沿着维度）;stack（增加维度）2-数据分割：split（按照长度）;chunk（按照数量）'''a1=torch.rand(2,3,28,28)a2=torch.rand(4,3,28,28)'''torch.cat
机器人图像处理·2023-12-31 15:17

torch.cat torch.concatenate torch.concat学习记录

torch.cat,torch.concat,torch.concatenate将向量按照指定的维度进行拼接。这三个函数是同一个函数，互为彼此的别名。函数的定义函数写在torch.cat。
Yorlen_Zhang·2023-12-22 11:04

[PyTorch中文文档]-Package参考-torch-索引,切片,连接,换位Indexing, Slicing, Joining, Mutating Ops torch.cat

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。
蒸饺与白茶·2023-12-20 07:21

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
lock cylinder·2023-11-29 07:17

Python 学习 (1) : torch.cat

Pytorch中的torch.cat()函数Usage: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。
Doris_Meng·2023-11-21 19:03

torch.cat()、 torch.add()、torch.subtract()、torch.subtract()和torch.div()函数详解和示例

本文通过原理和示例对torch.cat()、torch.add()、torch.subtract()、torch.subtract()、torch.div()和torch.linalg.solve()函数进行详解
木彳·2023-11-13 07:51

PN-GAN代码阅读笔记

Pose-NormalizedImageGenerationforPersonRe-identification的实现代码二、代码梳理2.1网络构建2.1.1生成网络参数：ngf(channel数相关，可理解为特征图个数）,num_resblock（残差块个数，默认为9个）拼接原图片和pose图片：x=torch.cat
hdychi·2023-11-03 04:23

PyTorch_Note03_张量的基本操作与线性回归

本篇为在深度之眼学习PyTorch笔记之一ThisisoneofthenotesfromtheDeepshare1张量的基本操作(拼接、切分、索引以及变换)1.1张量的拼接使用torch.cat()将张量按维度
Evan郭一凡·2023-10-24 20:59

torch.cat 使用小节

torch.cat使用小节torch.cat要求在所指定拼接维度之外的所有维度都要匹配，例如importtorchv1=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6],[4,5,6]])#3
Septillions·2023-10-17 23:57

pytorch里cat、stack、unsqueeze、squeeze、自带网络自适应输入大小方法、初始化一个输入获取最后一层特征向量的维度大小,empty、random_初始化Tensor。

是用于拼接矩阵数据：参考：pytorch中的cat、stack、tranpose、permute、unsqeeze#把数据1跟数据2进行按行拼接，其中0，表示按行，如果1则表示按列outputssum=torch.cat
yangdeshun888·2023-10-17 18:05

pytorch-tensor处理速查表（cat stack squeeze unsqueeze permute等）

1torch.cattorch.cat((A,B),dim)将两个tensor在指定维度进行拼接A=torch.zeros(2,3)B=torch.zeros(2,3)C=torch.cat((A,B)
weixin_30745553·2023-10-17 18:03

【pytorch】pytorch维度变换函数：cat, stack, transpose, permute, unsqueeze, squeeze

在某个维度上拼接起来除了要拼接的维度，这两个tensor其它维度的大小应该一致importtorchtorch.manual_seed(666)x1=torch.randn(3,5)x2=torch.randn(4,5)x_cat=torch.cat
JianJuly·2023-10-17 18:52

PyTorch函数解释：cat、stack、transpose、permute、squeeze、unsqueeze

原文链接请参考：PyTorch常用函数解析|梦家博客torch.cat()张量拼接对张量沿着某一维度进行拼接。连接后数据的总维数不变。，ps:能拼接的前提是对应的维度相同！！！
梦家·2023-10-17 18:21

Pytorch：cat、stack、squeeze、unsqueeze的用法

Pytorch：cat、stack、squeeze、unsqueeze的用法torch.cat在指定原有维度上链接传入的张量，所有传入的张量都必须是相同形状torch.cat(tensors,dim=0
Ydon?tkwhmeIS·2023-10-17 18:49

y _hat[ [ 0, 1], y ]语法——pytorch张量花式索引

目录1.y_hat[[0,1]例子2.pytorch花式索引（1）简单行、列索引（2）列表索引（3）范围索引（4）布尔索引（5）多维索引3.张量拼接（1）torch.cat函数的使用（2）torch.stack
阿波拉·2023-10-12 17:02

torch.cat函数用法

torch.cat函数是PyTorch中用于拼接张量（tensors）的函数。它可以沿着指定的维度将多个张量连接在一起。
萝北村的枫子·2023-10-11 11:02

PyTorch：tensor常用操作

tensor常用操作一、维度重新排列二、Tensor.expand()三、torch.cat()四、torch.split()五、torch.chunk()一、维度重新排列view变换数据的维度，首先将
harry_tea·2023-10-01 14:25

PyTorch学习笔记（四）：Tensor合并与分割

cata=torch.rand(4,32,8)b=torch.rand(5,32,8)print(torch.cat([a,b],dim=0).shape)#torch.Size([9,32,8])stack
ICDAT_GO·2023-09-26 19:42

ternsor合并与分割

class1-4,students,scores][class5-9,students,scores]将这九名学生的成绩进行合并a=torch.rand(4,32,8)b=torch.rand(5,32,8)torch.cat
dyh_chd·2023-09-26 19:09

【Pytorch笔记】2.张量操作

参考视频：深度之眼官方账号-01-03-mp4-张量操作与线性回归torch.cat()功能：将两个tensor按照给定的维度进行拼接。
xhyu61·2023-09-21 11:49

深度学习Pytorch常用api详解记录

深度学习常用的torch函数torch.cat()torch.Tensor.repeat()：持续更新中...torch.cat()对象：给定的序列化张量，即Tensor型。
澄鑫·2023-09-09 13:51

举例说明PyTorch函数torch.cat与torch.stack的区别

一、torch.cat与torch.stack的区别torch.cat用于在给定的维度上连接多个张量，它将这些张量沿着指定维度堆叠在一起。
枯木何日可逢春·2023-09-08 09:32

小bugs搜集和解决方法，亲测有效（2022-2023）

a=nn.Torch([])b=torch.empty(2,3)foriinrang(3):a=torch.cat(a,b,dim=0)Mismatchedattributetypein’
狂小虎·2023-09-06 11:55

Pytorch中torch.cat()函数解析

2.2输入两个二维张量（dim=1）:dim=1对列进行拼接2.3输入两个三维张量：dim=0对通道进行拼接2.4输入两个三维张量：dim=1对行进行拼接2.5输入两个三维张量：dim=2对列进行拼接一.torch.cat
逍遥_yjz·2023-09-06 02:39

torch.cat() stack()函数使用说明，含实例及运行结果

torch.cat和stack函数使用说明，含实例及运行结果torch.cat()函数torch.cat()函数定义参数及功能二维数据实例解释参数dim=0参数dim=1参数dim=-1torch.stack
只是一个代号不必认真·2023-08-28 18:32

onnx转Tensor【Error】--- Invalid Node - Pad

,c,h,w=im.shapeim_padded=F.pad(im,pad=[1,1,1,1],mode='constant',value=0)改为n,c,h,w=im.shapeim_padded=torch.cat
Jankin_Tian·2023-08-21 22:12

python向量拼接和拆分

tensors,dim,out)>>>x=torch.randn(2,3)>>>xtensor([[0.6580,-1.0969,-0.4614],[-0.1034,-0.5790,0.1497]]>>>torch.cat
叶的华尔兹·2023-08-21 09:59

torch.cat((A,B),dim=1)解析

官方说明torch.cat引用自：Pytorch中的torch.cat()函数torch.cat(tensors,dim=0,*,out=None)→Tensor#连接给定维数的给定序列的序列张量。
梦在黎明破晓时啊·2023-08-19 13:23

关于torch.max()、torch.mean()、torch.cat()的理解

torch.max()的理解torch.max()一共有两种形式，如下：第一种：torch.max(input)这种形式直接求出input中所有数的最大值，输出是一个数，且output.dim()=0,即无论input是几维，输出都为一个0维的数,注意input需为张量。示例代码如下：>>>x1=torch.tensor([1,2,3])>>>torch.max(x1)tensor(3)>>>x2
路过不知道·2023-07-30 02:10

Pytorch中的tensor常用操作

原文地址torch.cat(seq,dim=0,out=None)→Tensor在指定的维度dim上对序列seq进行连接操作。
Ginkgo·2023-07-27 20:42

Lightweight and Progressively-Scalable Networks for Semantic Segmentation简记

3到5组后路径交互，看代码第五组后是torch.cat每组的通道数相同，有若干卷积块3
刀么克瑟拉莫·2023-07-24 22:47

CUDA error: device-side assert trigger

RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttrigger断言部分的报错是：Assertion`srcIndextorch.cat
成电摸鱼郎·2023-07-16 23:19

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Got 5 and 4

调试代码的时候，遇到***RuntimeError:Sizesoftensorsmustmatchexceptindimension2.Got5and4***这个问题，解决方式：进行单步调试，发现，torch.cat
taxuewuhenxiaoer·2023-06-24 09:04

Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 61 and 60 in dimension 2

出现以下错误：RuntimeError:Sizesoftensorsmustmatchexceptindimension1.Got61and60indimension22.错误产生原因在模型中有以下操作：torch.cat
HDD黄大大·2023-06-24 09:30
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