np.concatenate() 和 torch.cat()

最新推荐文章于 2024-08-20 13:09:25 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-20 13:09:25 发布 · 1.6w 阅读 · 12 ·
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本文介绍如何使用PyTorch进行张量的拼接操作，并给出具体示例代码，包括将两个形状为[1,3,256,256]的张量沿通道维度拼接成一个[1,6,256,256]的张量。
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self._A=np.array(self.real_A) #[1,3,256,256]

self._B=np.array(self.real_B) #[1,3,256,256]

input=np.concatenate((self._A, self._B),axi=1)

input=torch.from_numpy(input) #[1,6,256,256]

等同于 

input=torch.cat((self.real_A,self.real_B),dim=1) 

# print 'input',input.size() [1,6,256,256]



                

        

    


      

        
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torch.cat｜torch.mul, torch.mm, torch.matmul｜torch.sum_CodingPark编程公园

				
			

			

				

					CodingPark 编程公园
				

				

					04-22
					
					555
					
				

			

		

		

			
				
@拼接 @矩阵相乘 @加法

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
python基本语法——数据拼接操作（numpy & torch）

				
			

			

				

					AIChemist
				

				

					02-28
					
					1360
					
				

			

		

		

			
				
python基本语法——数据拼接操作（numpy & torch）一、数组拼接Torch1. torch.cat2. Torch.stack 用于在某个维度上相同的数组的拼接Numpy拼接1. np.concatenate()2. np.vstack() 按垂直方向（行顺序）堆叠数组构成一个新数组3. np.hstack() 按水平方向（列顺序）堆叠数组构成一个新的数组二、数组操作1. torch.sum2. 举例说明，寻找两个数组（具有相同的列）分别满足条件的个数3. 对齐输出
一、数组拼接
To

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
谈一谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别

				
			

			

				

					09-18
				

			

		

		

			
				
今天小编就为大家分享一篇谈谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

			
		

	





	

		

			

				
					
np.concatenate()函数类似于torch.cat()函数

				
			

			

				

					weixin_45135154的博客
				

				

					07-04
					
					3122
					
				

			

		

		

			
				
import random
import numpy as np

random.seed(0)
a = np.random.randn(2,3)
b = np.random.randn(2,3)
c = np.concatenate((a, b), axis=0)
d = np.concatenate((a, b), axis=1)

print("a:\n-----\n", a)
print("b:\n-----\n", b)
print("c:\n-----\n", c)
print("d:\n---

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
torch.cat ( )和 np.concatenate() 的用法

				
			

			

				

					纽约恋情的博客
				

				

					06-12
					
					3419
					
				

			

		

		

			
				
axis参数为指定按照哪个维度进行拼接，上述的例子中A为[2,3] B为[2,3]，设置axis=0则代表着按照第一维度进行拼接，拼接后的尺寸为[4,3]除了第一维度的尺寸发生变化，其他维度不变，同时也说明，必须保证其他维度的尺寸是能对的上的，如果x1为[5,4],x2为[5,3],在这里如果还设置axis=1的话，则会报错，因为x1和x2的第二维度尺寸不相等，无法拼接。E=torch.cat((A,D),0)就表示按维数0（行）拼接A和B，也就是竖着拼接，A上B下。即所谓的维数0和维数1.

			
		

	





	

		

			

				
					
torch.cat/stack，np.concatenate/stack区分

				
			

			

				

					qq_38385468的博客
				

				

					10-19
					
					1067
					
				

			

		

		

			
				
torch.stack与np.concatenate均是在已有的基础上创建一个新的维度，因此要求提供的矩阵/张量具有相同的维度。
torch.cat与np.stack则都是在已有的行列上进行拼接，必须保证需要拼接的方向具有相同的大小。

...

			
		

	





	

		

			

				
					
np.concatenate、torch.split()

				
			

			

				

					nshk1031的博客
				

				

					04-16
					
					248
					
				

			

		

		

			
				
np.concatenate、torch.split()

			
		

	





	

		

			

				
					
np.concatenate对应于torch

				
			

			

				

					09-01
				

			

		

		

			
				
np.concatenate对应于torch中的torch.cat。两者都是用于拼接张量的函数。在numpy中，np.concatenate函数可以将多个数组按照指定的轴进行拼接，而在torch中，torch.cat函数也可以实现相同的功能。不同的是，在torch中...

			
		

	





	

		

			

				
					
np.concatenate函数如何加载到gpu中拼接数组

				
			

			

				

					04-08
				

			

		

		

			
				
c_tensor = torch.cat([a_tensor, b_tensor], dim=0)  # 将结果转换回numpy数组 c = c_tensor.cpu().numpy()  希望对你有所帮助！如果你还有其他问题，可以随时问我。另外，你在前面对我说了什么？让我想想...嗯，这...

			
		

	





	

		

			

				
					
将下列numpy代码转化为纯pytorch代码：dets = np.concatenate((dets, landms), axis=1)

				
			

			

				

					08-04
				

			

		

		

			
				
在 PyTorch 中，可以使用 torch.cat() 函数来实现与 numpy 的 np.concatenate() 函数类似的功能。具体实现方法如下： dets = torch.cat((dets, landms), dim=1)    ### 回答2： 将下列numpy代码转化为纯pytorch代码...

			
		

	





	

		

			

				
					
使用python实现Cat命令

				
			

			

				

					04-08
				

			

		

		

			
				
# Cat命令

使用python实现Cat命令

## 要求

没有必要，只使用python库

# 运行程序

在linux上，您可以使用
``` ./cat.py [path] ```

或者
```python ./cat.py [path]```

例如
```./cat.py ./test_cat.txt```

			
		

	





	

		

			

				
					
torch.cat()

				
			

			

				

					sinat_32512123的博客
				

				

					08-09
					
					854
					
				

			

		

		

			
				
torch.cat()
举例如下：
import torch
import numpy as np

x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
y=np.array([[7,8,9],[10,11,12]])
print("=================x=====================")
print(x)
print("=================y===...

			
		

	





	

		

			

				
					
多维tensor/numpy array的拼接(np.stack, torch.cat)

				
			

			

				

					hxxjxw的博客
				

				

					08-06
					
					1378
					
				

			

		

		

			
				
对于numpy array

当有如下情景，我需要4维tensor，(b,c,w,h), 而写的程序是单张图片遍历的，即每张图片(c,w,h)，这时，就需要先用一个list，然后每次append，到最后


np.stack(list)

默认是从第0维开始stack



对于tensor

如果我有一个(b,1,w,h)的tensor word_pred，我需要在第二维加一项 1-pred，让它变成(b,2,w,h)

首先对于(b,c,w,h)的word_pred是可以直接减的，因为有广播机制

然.

			
		

	





	

		

			

				
					
torch.cat函数

				
			

			

				

					weixin_46028606的博客
				

				

					12-31
					
					711
					
				

			

		

		

			
				
torch的cat函数

			
		

	





	

		

			

				
					
np.concatenate() 函数，NumPy 中用于连接（concatenate）数组的函数

				
			

			

				

					weixin_51659315的博客
				

				

					01-15
					
					1575
					
				

			

		

		

			
				
是 NumPy 中用于连接（concatenate）数组的函数。它的行为与 PyTorch 中的 torch.cat() 类似，但有一些细微的区别。

			
		

	





	

		

			

				
					
[python]torch.cat和numpy.concatenate对应拼接

				
			

			

				

					FL1623863129的博客
				

				

					12-07
					
					1839
					
				

			

		

		

			
				
torch版本：
import torch


x1 = torch.tensor([[11, 21, 31], [21, 31, 41]], dtype=torch.int)
x1.shape  # torch.Size([2, 3])
# x2
x2 = torch.tensor([[12, 22, 32], [22, 32, 42]], dtype=torch.int)
x2.shape  # torch.Size([2, 3])
inputs = [x1, x2]
#print(inputs)
ou

			
		

	





	

		

			

				
					
numpy数组拼接方法介绍

					
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数组拼接方法一
思路：首先将数组转成列表，然后利用列表的拼接函数append()、extend()等进行拼接处理，最后将列表转成数组。
示例1：
>>> import numpy as np
>>> a=np.array([1,2,5])
>>> b=np.array([10,12,15])
>>> a_list=list(a)
>>> b_list=list(b)
>>> a_l

			
		

	





	

		

			

				
					
PyTorch中的Stack和Cat以及Tensorflow和Numpy的区别

				
			

			

				

					weixin_43328816的博客
				

				

					04-14
					
					2344
					
				

			

		

		

			
				
文章目录PyTorch中Stack和catTensorFlow中的Stack Vs Concatnumpy中的Stack Vs Concatenate对比关于cat和stack的实例多张图片合并成单个批次将多个小批次合并成一个Batch将图像与现有的batch连接
PyTorch中Stack和cat
两者之间主要的区别：
cat是在现有轴进行拼接，stack要求两个tensor的shape必须一样，在一个新的轴上堆叠。

首先看一下在PyTorch中如何增加tensor的维度，我们通常使用unsqueeze

			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch cat()与stack()函数详解

					
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					bbaaa123的博客
				

				

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pytorch cat()与stack()函数详解

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

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请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
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