pytorch中数据合并与拆分--cat,stack,split,chunk

最新推荐文章于 2024-06-11 16:52:34 发布
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本文深入讲解张量操作，包括合并（cat）、堆叠（stack）、拆分（split和chunk），并举例说明如何在不同维度上操作，适用于多维数据处理场景。

合并

cat

在这里插入图片描述

要进行cat合并的维度可以不同，但是其余维度必须要相同！

stack

创建一个新的维度，要stack的两个tensor维度要相同！
在这里插入图片描述

用处：将两个班级的学生和成绩合并，生成维度含义：2个表格，每个表格32个学生，每个学生考了8门试！

拆分

split 根据长度拆分

split([2,1],dim=0):在第0维度上，拆分为两个部分，第一部分是2个，第二部分数量是1个。

在这里插入图片描述

chunck 根据数量拆分

在这里插入图片描述
chunk(2,dim=0)在第0维度上，将数据拆分为2块!

pytorch自定义dataset类分别加载多通道图片并合并
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07-30 1559
张量的拆分与合并常用于深度学习中，接下来主要介绍四个关于张量的拆分与合并方法：stack，cat，split，chunk stack 功能：在一个新的维度上堆叠Tensor矩阵。 用法：torch.stack( tensors, dim=0, out=None) 返回值为tensor 注意：所有将被堆叠的Tensor必须保持同样尺度，且堆叠后会产生新的维度。 a,b,c=torch.rand(2,3),torch.rand(2,3),torch.Tensor([]) # 测试out参数 torch.
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用法介绍  pytorch中张量进行拼接和分割的函数分别是torch.cat()和torch.chunk()。torch.cat()是将多个张量组成的元组按照指定的维度进行拼接。torch.chunk()是对一个张量按照某个维度分割成多个子张量块。它们具体的用法如下所示 torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None)⟶\longrightarrow⟶Tensor tensors (tuple of tensor)：张量组成的元组 dim (int)：按照某个维度对多个张量
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1、cat函数 a = torch.rand(4,32,8) b = torch.rand(5,32,8) print(torch.cat([a,b],dim=0).shape) # torch.Size([9, 32, 8]) cat函数的第一个参数为需要合并的两个张量，第二个参数dim表示哪一维需要合并，如上式表示第0维需要合并，注：除了需合并的维数上的数目可以不同，其他维数需相同 2、stack函数 a = torch.rand(32,8) b = torch.ran
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一、cat函数，cat([a,b,c],dim=N)，合并函数。 举例： a = torch.rand(4,3,32,32) b = torch.rand(5,3,32,32) d = torch.rand(6,3,32,32) c = torch.cat([a,b,d],dim=0) print(c.shape) #torch.Size([15, 3, 32, 32]) 上述代码中： [a,b,c]表示维度相同的张量，可以是任意多个。 dim=0表示以第一个维度为基准来进行合并，所以看到三个
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