将N个m*n的tensor合并成N*m*n的tensor

文章介绍了如何利用PyTorch中的stack函数将多个相同大小的m*n张量合并成一个N*m*n的三维张量,通过示例展示了将4个3*3张量堆叠成4*3*3张量的过程。

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如何将 N N N m ∗ n m*n mn的tensor合并成一个 N ∗ m ∗ n N*m*n Nmn的tensor

在某些应用情景下,我们需要将很多大小相同的tensor合并在一起,形成一个新的tensor,那么如何将 N N N m ∗ n m*n mn的tensor合并成一个 N ∗ m ∗ n N*m*n Nmn的tensor呢?要想实现这个功能,需要pytorch中的stack函数,pytorch官网上对此函数的说明如下所示:
在这里插入图片描述
描述非常简单,意思就是 将一系列size相同的tensor沿着一个新的维度连接在一起

以下将编写一个示例,将 4 4 4 3 ∗ 3 3*3 33的tensor堆叠在一起,形成一个 4 ∗ 3 ∗ 3 4*3*3 433的tensor

import torch

# 创建n个3x3的矩阵,假设n=4
matrices = [torch.randn(3, 3) for _ in range(4)]

# 使用列表推导式将所有矩阵堆叠在一起,形成一个nx3x3的tensor
tensor = torch.stack([matrix for matrix in matrices])

print(tensor)

这样最后就得到了堆叠之后的tensor,是不是很简单呢!

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