PyTorch 拼接与拆分-Tensor基本操作

最新推荐文章于 2025-04-03 10:55:43 发布
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#pytorch #人工智能 #python

拼接： cat, stack …

  • 使用 cat 在指定维度 dim 上拼接: torch.cat(element_list, dim)

    >>> a = torch.rand(2,3) 
>>> b = torch.rand(1,3) 
>>> c = torch.cat([a,b], dim=0) 
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PyTorch中Tensor的拼接与拆分的实现
09-18
在PyTorch中，我们经常需要对张量进行拼接和拆分操作，以便能够构建复杂的神经网络模型。 拼接张量： 在PyTorch中，有多种方式可以实现张量的拼接。最常用的函数是torch.cat()和torch.stack()。 torch.cat()函数...
Pytorch数据拼接与拆分操作实现图解
09-16
有效的数据管理能提高模型训练的效率，而数据的拼接与拆分是其中的重要环节。本文将深入探讨PyTorch中的`cat`、`stack`、`split`和`chunk`这四个主要的数据操作方法，帮助你更好地理解和应用它们。 1. `cat`（拼接...
PyTorch --torch.cat张量拼接原理
m0_50920058的博客
03-31 580
在 PyTorch 的 torch.cat 函数中，out 参数用于指定输出张量的存储位置。是否使用 out 参数直接影响结果的存储方式和张量的内存行为。
pytorch拼接函数：torch.stack()和torch.cat()详解
sweet_tea_的博客
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pytorch拼接函数：torch.stack()和torch.cat()详解
pytorch拼接函数：torch.stack()和torch.cat()--详解及例子
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紫芝的博客
08-22 4万+
原文链接： https://blog.youkuaiyun.com/xinjieyuan/article/details/105205326 https://blog.youkuaiyun.com/xinjieyuan/article/details/105208352 在pytorch中，常见的拼接函数主要是两个，分别是： stack() cat() torch.stack() 函数的意义：使用stack可以保留两个信息：[1. 序列] 和 [2. 张量矩阵] 信息，属于【扩张再拼接】的函数。 形象的理解：假如数据都是二
Pytorch——拼接与拆分
橙子的博客
04-13 2668
1、cat 拼接 例子：两张成绩单的数据 第一张成绩单是班级1~4的成绩单 第二张成绩单是班级5~9的成绩单 a=torch.rand(4,32,8) #表示四个班级的成绩单 b=torch.rand(5,32,8) #表示五个班级的成绩单 #进行合并 torch.cat([a,b],dim=0).shape #第一个参数表示要合并社么数据，第二个参数表示要合并哪个维度上的数据； #输出结果torch.Size([9,32,8]) 注意：只有需要合并数据的维度的数值可以不一致，其他的数据
PyTorch使用(4)-张量拼接操作
最新发布
jiaomongjun的博客
04-03 1277
将多个张量沿指定维度（dim）拼接，生成新张量。所有输入张量的 维度数必须相同。非拼接维度的大小必须一致。张量必须位于 同一设备 且 数据类型相同。适用场景：合并同维度的特征、批量数据拼接等。核心规则1、输入张量维度数相同。2、非拼接维度大小严格一致。3、设备与数据类型一致。优先使用 torch.cat：当需要在现有维度扩展时；需新增维度时选择 torch.stack。功能：将多个张量沿新维度堆叠（非拼接），要求所有输入张量形状严格相同。
PyTorch深度学习基础---Tensor的变换、拼接和拆分
Ting_28的博客
03-11 974
PyTorch提供了大量的对Tensor进行操作的函数或方法这些函数内部使用指针实现对矩阵的形状变化、拼接和拆分等操作。
PyTorch深度学习基础之Tensor的变换、拼接和拆分
2301_77681528的博客
03-12 775
第二种是分割方案，是一个list类型的数据，待分割的张量将会被分割为len(list)份，每一份的大小取决于list中的元素。PyTorch提供了大量的对Tensor进行操作的函数或方法，这些函数内部使用指针实现对矩阵的形状变换，拼接，拆分等操作，使得我们无须关心Tensor在内存的物理结构或者管理指针就可以方便且快速的执行这些操作。但是，Tensor.view返回的一定是一个索引，更改返回值，则原始值同样被更改，Tensor.reshape返回的是引用还是拷贝是不确定的。chunks是均匀分割的份数，
详解pytorch之tensor的拼接
06-12 2万+
tensor经常需要进行拼接、拆分与调换维度，比如通道拼接，比如通道调至最后一个维度等，本文的目的是详细讨论一下具体是怎么拼接的。如果本来就理解这其中的原理的童鞋就不用往下看了，肯定觉得啰嗦了...
pytorch 拆分tensor
jacke121的专栏
07-15 1987
import torch w=8 h=8 channel=3 data=torch.range(1,channel*w*h) print(data) data=data.view((channel*4,w//2,h//2)) print(data)
torch.cat()与torch.stack()——数组的拼接
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09-08 4889
PyTorch学习笔记：torch.cat与torch.stack——张量的拼接torch.cat()torch.stack()cat与stack的区别 torch.cat() torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor 官方解释：利用给定的维度连接给定的张量序列(cat代表concatenate)，所有张量必须具有相同的形状（连接维度除外）或为空。 相当于按指定维度将张量序列进行拼接 参数解释： tensors：要连接的张量序列(元组tuple或者列
torch维度拼接
CGY的博客
07-12 2406
Torch里有单独的拼接函数 torch.cat torch.cat(inputs,dim=0)->Tensor 在给定维度上对输入的张量进行连接操作。 参数： inputs (sequence of Tensors) – 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。 例子： >>> x=torch.rand(2,3) >>> y=torch.rand(2,3).
深度学习02-pytorch-07-张量的拼接操作
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是最常用的拼接方法，用于沿着指定维度拼接多个张量。可以插入新的维度，叠加多个张量。和用于将张量分割成多个子张量。用于沿指定维度解开张量为多个张量。这些操作允许你灵活地操作张量的维度，方便进行数据预处理和模型设计。
torch的拼接函数_pytorch中torch.cat(),torch.chunk(),torch.split()函数的使用方法
weixin_28672681的博客
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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。在pytorch中，同样有这样的函数，那就是torch.cat()函数.先上源码定义：torch.cat(tensors,dim=0,out=None)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，注意每一个张量需要形状相同，或者更准确的说...
torch的拼接函数_pytorch常用函数总结（持续更新)
weixin_34816913的博客
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pytorch常用函数总结torch.max(input,dim)求取指定维度上的最大值，,返回输入张量给定维度上每行的最大值，并同时返回每个最大值的位置索引。比如：demo.shapeOut[7]: torch.Size([10, 3, 10, 10])torch.max(demo,1)[0].shapeOut[8]: torch.Size([10, 10, 10])torch.max(demo...
torch的拼接函数_torch常用基础函数
weixin_39884872的博客
01-14 1130
1. 张量Tensorstorch.is_tensor(obj):如果obj是一个pytorch张量，则返回Truetorch.is_storage(obj):如果obj是一个pytorch storage对象，则返回Truetorch.numel(input):返回input张量中的元素个数。2. 创建操作torch.eye(n, m=None, out=None):返回一个2维张量，对角线为1...
torch.cat()张量拼接
shuijinghua的博客
10-30 8526
torch.cat((a,b),dim),两个向量在dim维度上拼接,要求被拼接的矩阵在另一个维度相等 import torch A=torch.ones(2,3) #2x3的张量（矩阵） B=2*torch.ones(4,3)#4x3的张量（矩阵） C=torch.cat((A,B),0)#按维数0（行）拼接，要求两个矩阵另一个维度（列）相等 print(C)# # tensor([[1.,...
002.PyTorch的张量拼接和变换
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在深度学习中，张量是数据的基本单位。PyTorch 提供了一系列强大的张量操作，让我们在构建神经网络时能够更加轻松地进行数据处理和转换。本文将介绍一些常用的张量索引、调整形状与合并操作，并展示如何在 PyTorch 中应用这些技巧。
PyTorch张量操作与计算详解及代码实现
拼接与拆分操作也不可或缺：`torch.cat()`沿指定维度连接多个张量，`torch.stack()`则新增一个维度后堆叠；反之，`torch.split()`和`torch.chunk()`可用于将大张量分割成小块，适用于分布式训练或批处理优化。 最后...
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