【资料图】

目录

一、List Tensor转Tensor (torch.cat)高维tensor二、List Tensor转Tensor (torch.stack)

持续更新一些常用的Tensor操作，比如List，Numpy，Tensor之间的转换，Tensor的拼接，维度的变换等操作。

其它Tensor操作如 einsum等见：待更新。

用到两个函数：

torch.cattorch.stack

一、List Tensor转Tensor (torch.cat)

// An highlighted block
>>> t1 = torch.FloatTensor([[1,2],[5,6]])
>>> t2 = torch.FloatTensor([[3,4],[7,8]])
>>> l = []
>>> l.append(t1)
>>> l.append(t2)
>>> ta = torch.cat(l,dim=0)
>>> ta = torch.cat(l,dim=0).reshape(2,2,2)
>>> tb = torch.cat(l,dim=1).reshape(2,2,2)
>>> ta
tensor([[[1., 2.],
         [5., 6.]],

        [[3., 4.],
         [7., 8.]]])
>>> tb
tensor([[[1., 2.],
         [3., 4.]],

        [[5., 6.],
         [7., 8.]]])

高维tensor

** 如果理解了2D to 3DTensor,以此类推，不难理解3D to 4D，看下面代码即可明白：**

>>> t1 = torch.range(1,8).reshape(2,2,2)
>>> t2 = torch.range(11,18).reshape(2,2,2)
>>> l = []
>>> l.append(t1)
>>> l.append(t2)
>>> torch.cat(l,dim=2).reshape(2,2,2,2)
tensor([[[[ 1.,  2.],
          [11., 12.]],

         [[ 3.,  4.],
          [13., 14.]]],


        [[[ 5.,  6.],
          [15., 16.]],

         [[ 7.,  8.],
          [17., 18.]]]])
>>> torch.cat(l,dim=1).reshape(2,2,2,2)
tensor([[[[ 1.,  2.],
          [ 3.,  4.]],

         [[11., 12.],
          [13., 14.]]],


        [[[ 5.,  6.],
          [ 7.,  8.]],

         [[15., 16.],
          [17., 18.]]]])
>>> torch.cat(l,dim=0).reshape(2,2,2,2)
tensor([[[[ 1.,  2.],
          [ 3.,  4.]],

         [[ 5.,  6.],
          [ 7.,  8.]]],


        [[[11., 12.],
          [13., 14.]],

         [[15., 16.],
          [17., 18.]]]])

二、List Tensor转Tensor (torch.stack)

代码：

import torch

t1 = torch.FloatTensor([[1,2],[5,6]])
t2 = torch.FloatTensor([[3,4],[7,8]])
l = [t1, t2]

t3 = torch.stack(l, dim=2)
print(t3.shape)
print(t3)

## output:
## torch.Size([2, 2, 2])
## tensor([[[1., 3.],
##          [2., 4.]],
##        [[5., 7.],
##         [6., 8.]]])

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

关键词： 持续更新 希望大家 以此类推