Pytorch学习笔记【5】---tensor的拼接和拆分

PyTorch深度学习基础---Tensor的变换、拼接和拆分 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。 阅读详情

Pytorch学习笔记【5】—tensor的拼接和拆分

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1.cat

把两个向量纵向拼接起来,并不会增加新的维度

# cat
a = torch.rand(4,32,8)
b = torch.rand(5,32,8)
print(torch.cat([a,b],dim=0).shape)
out:
torch.Size([9, 32, 8])
a1 =torch.rand(4,3,32,32)
a2 = torch.rand(5,3,32,32)
print(torch.cat([a1,a2],dim=0).shape)
a2 = torch.rand(4,1,32,32)
print(torch.cat([a1,a2],dim=1).shape)
out:
torch.Size([9, 3, 32, 32])
torch.Size([4, 4, 32, 32])

2.stack

把两个tensor横向连接起来,会增加一个新的维度

# stack create new dim
a1 = torch.rand(4,3,16,32)
a2 = torch.rand(4,3,16,32)
print(torch.stack([a1,a2],dim=2).shape)
out:
torch.Size([4, 3, 2, 16, 32])

3.根据长度来分割

# Split by len
a = torch.rand(32,8)
b = torch.rand(32,8)
c = torch.stack([a,b],dim=0)
print(c.shape)
aa,bb = c.split([1,1],dim=0)
print(aa.shape,bb.shape)
out:
torch.Size([2, 32, 8])
torch.Size([1, 32, 8]) torch.Size([1, 32, 8])

4.通过通道数来分割

# Split by num
aa,bb = c.chunk(2,dim=0)
print(aa.shape,bb.shape)
out:
torch.Size([1, 32, 8]) torch.Size([1, 32, 8])
TensorFlow tensor的拼接实例 TensorFlow提供两种类型的拼接: tf.concat(values, axis, name='concat'):按照指定的已经存在的轴进行拼接 tf.stack(values, axis=0, name='stack'):按照指定的新建的轴进行拼接 t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat([t1, t2], 0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat([t1, t2], 1) ==> [[1, 2, 立即下载

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** 一、拼接 ** cat/stack cat在指定的维度上进行连接; stack创建了新的维度进行连接。 In [1]: import torch In [2]: a = torch.rand(4,32,8) In [3]: b = torch.rand(5,32,8) In [4]: torch.cat([a,b],dim=0).shape Out[4]: torch.Size([9,...

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AndSonder
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