【torch】如何把把几个 tensor 连接起来？（含源代码）

怼烎@ 2023-10-15 17:33 13阅读 0赞

## 一、cat ##

在 PyTorch 中，要向一个 tensor 中添加元素，你通常需要创建一个新的 tensor，然后将元素添加到新的 tensor 中。PyTorch tensors 是不可变的，所以不能像列表一样直接追加元素。以下是如何实现向 tensor 中添加元素的一种方法：

import torch
    
    # 初始的 tensor
    x = torch.tensor([0.6580, -1.0969, -0.4614])
    
    # 要添加的元素
    new_element = torch.tensor([1.0000, 2.0000, 3.0000])
    
    # 创建一个新的 tensor，将原始 tensor 和新元素拼接在一起
    result = torch.cat((x, new_element), dim=0)
    
    print(result)

我们的输出结果是：

tensor([ 0.6580, -1.0969, -0.4614,  1.0000,  2.0000,  3.0000])

## 二、stack ##

我们上面的结果是：`tensor([ 0.6580, -1.0969, -0.4614, 1.0000, 2.0000, 3.0000])`，但是我如果想把结果转为下面的格式呢？

tensor([[ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
            [ 1.0000,  2.0000,  3.0000]])

我该如何实现？可以使用stack函数。

import torch
    
    x = torch.tensor([0.6580, -1.0969, -0.4614])
    y = torch.tensor([1.0000, 2.0000, 3.0000])
    
    # Concatenate x and y as rows (along dimension 0) to form a 2x3 tensor
    result = torch.stack((x, y))
    
    print(result)

我们的输出结果为：

tensor([[ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
            [ 1.0000,  2.0000,  3.0000]])

但是如果我们继续添加，tensor的维度不同的时候，就会导致添加失败：

result = torch.stack((result, x))
    result

代码就会报错：

---------------------------------------------------------------------------
    RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
    d:\CodeProject\37.帮助大家看代码\demo.ipynb 单元格 18 in 1
    ----> 1 result = torch.stack((result, x))
          2 result
    
    RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [2, 3] at entry 0 and [3] at entry 1

提示我们tensor的维度尺寸必须相同。

功能是不是有所限制？

## 三、cat如何进行逐行的合并？ ##

如果你想逐个追加 tensor，可以使用 PyTorch 的 torch.cat 函数，在每次追加时创建一个新的 tensor。下面是一个示例，演示如何逐个追加 tensor：

import torch
    
    # 创建一个空的 tensor
    result = torch.tensor([])
    
    # 逐个追加 tensor
    x = torch.tensor([0.6580, -1.0969, -0.4614])
    result = torch.cat((result, x.view(1, -1)), dim=0)
    
    y = torch.tensor([1.0000, 2.0000, 3.0000])
    result = torch.cat((result, y.view(1, -1)), dim=0)
    
    # 打印结果
    print(result)

在这个示例中，我们首先创建一个空的 tensor result，然后逐个追加 x 和 y。注意使用 view(1, -1) 来将每个 tensor 变形为一个行向量，以确保它们可以正确地连接在一起。最终，result 中包含了逐个追加的 tensor。

你可以继续使用类似的方法，逐个追加更多的 tensor。

上面的输出结果为：

tensor([[ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
            [ 1.0000,  2.0000,  3.0000]])

我们测试一下是否可以逐个追加更多的tensor：

result = torch.cat((result, x.view(1, -1)), 0)
    result

我们测试了四次，结果如下所示：

tensor([[ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
            [ 1.0000,  2.0000,  3.0000],
            [ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
            [ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
            [ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
            [ 0.6580, -1.0969, -0.4614]])