由torch.cat()引发的维度问题

最新推荐文章于 2025-03-31 17:34:39 发布

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少卿不在大理寺

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分类专栏： pytorch语法文章标签： torch.cat()

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CAUC_learner/article/details/88344769

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由torch.cat()引发的维度问题

	说实话，我看了优快云的好几篇这个问题的博客只说到二维的，但是我们搞图像的。处理数据起步都要三维了（RGB），另外网上一种言论的关于什么0代表行拼接，1代表列拼接，我就不做过多评价了，我先声明我是小菜鸡，但是总结的东西基本得到我师兄的认可的。你也可以再琢磨琢磨。
	进入正题：

1：torch.cat((x0,x1),dim)
语义解释一下，torch.cat是拼接数据的一个模块（不知道这么说对不对，反正是实现这个功能）。第一个部分就是（，）输入要拼接的数据，第二个部分就是输入要拼接的维度。
import torch
a0 = torch.Tensor([[[[1,1,1],[2,2,2]]]])
a1 = torch.Tensor([[[[3,3,3],[4,4,4]]]])
x = torch.cat((a0,a1),3).type(torch.FloatTensor)
#拼接对象是数据a0和数据a1，维度是三维的。
print(x)
2.数据维度是什么？
a0 = torch.Tensor([[[[1,1,1],[2,2,2]]]])
a1 = torch.Tensor([[[[3,3,3],[4,4,4]]]])
判断一个张量是几维的，看看它前面有几个方括号就可以了，这是最简便的方法了。数一数。本例子中a0就是