torch.cat试验

import torch
a=torch.tensor([[1,2,1],[2,2,2]])
b=torch.tensor([[1,2,1],[2,2,2]])
c=torch.cat((a,b),1)
d=torch.cat((a,b))

torch.cat试验相关推荐

PyTorch的torch.cat
字面理解:torch.cat是将两个张量(tensor)拼接在一起,cat是concatnate的意思,即拼接,联系在一起. 例子理解 import torch A=torch.ones(2,3) # ...
pytorch学习——torch.cat和torch.stack的区别
合并tensors torch.cat 沿着特定维数连接一系列张量. torch.stack 沿新维度连接一系列张量. torch.cat 在给定维度中连接给定的 seq 个张量序列. 所有张量必须具 ...
torch.stack(), torch.cat()用法详解
torch.stack(), torch.cat()用法详解 if __name__ == '__main__':import torchx_dat = torch.tensor([[1, 2], [ ...
Pytorch的torch.cat实例
import torch 通过 help((torch.cat)) 可以查看 cat 的用法 cat(seq,dim,out=None)其中 seq表示要连接的两个序列,以元组的形式给出,例如:seq ...
torch.cat同时连接多个tensor
torch.cat可以直接用来连接多个tensor,不需要两个两个之间相互concatenate.话不多说,下面写个例程演示一下: In [1]: import torchIn [2]: a = to ...
PyTorch基础（五）----- torch.cat()方法
cat是concatnate的缩写,concatnate的含义拼接,深度学习模型中最为常见的是通道拼接. 一.普通用法 dim = 1:表示将张量A.B按照维数1进行拼接,换句话说,就是按照列进行拼接 ...
pytorch拼接函数：torch.stack()和torch.cat()--详解及例子
原文链接: https://blog.csdn.net/xinjieyuan/article/details/105205326 https://blog.csdn.net/xinjieyuan/ar ...
2021.08.22学习内容torch.cat()和torch.stack()函数
torch.cat()函数将两个张量(tensor)拼接在一起,cat是concatnate的意思,即拼接,联系在一起. def cat(tensors: List[torch.Tensor], d ...
【PyTorch】torch.cat==＞张量拼接，在图像的应用上可以有效利用原始图像结构信息
1. 字面理解:torch.cat是将两个张量(tensor)拼接在一起,cat 是 concatenate 的意思,即拼接,联系在一起. 使用torch.cat((A,B),dim)时,除拼接维数d ...

torch.cat试验

torch.cat试验相关推荐

最新文章

热门文章