共计 1444 个字符,预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。
导读 | 这篇文章主要介绍了 Pytorch 实现 List Tensor 转 Tensor,reshape 拼接等操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教 |
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:
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.]]])
正文完
星哥玩云-微信公众号