将张量列表转换为张量pytorch

作者: 布偶的表弟派大星丶
发布时间: 2024-06-07 06:34:21 (1月前)
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纾潆锦袖迷子 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 张量不能保存可变长度数据。你可能正在寻找 <a href="https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#torch.cat" rel="nofollow noreferrer"> 猫 </A> </p> <P> 例如，这里我们有一个列表，其中有两个具有不同大小的张量（在它们的最后一个暗淡（dim = 2））并且我们想要创建一个由它们两者组成的更大的张量，所以我们可以使用cat并创建一个更大的张量包含他们的两个数据。 </p> <P> 另请注意，你不能在cpu上使用带有半张量的cat <a href="https://github.com/pytorch/pytorch/pull/16389" rel="nofollow noreferrer"> 马上 </A> 所以你应该将它们转换为float，进行连接然后转换回一半 </p> <pre> <code> import torch a = torch.arange(8).reshape(2, 2, 2) b = torch.arange(12).reshape(2, 2, 3) my_list = [a, b] my_tensor = torch.cat([a, b], dim=2) print(my_tensor.shape) #torch.Size([2, 2, 5]) </code> </pre> <P> 你没有解释你的目标，所以另一种选择是使用 <a href="https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.utils.rnn.pad_sequence" rel="nofollow noreferrer"> pad_sequence </A> 像这样： </p> <pre> <code> from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence a = torch.ones(25, 300) b = torch.ones(22, 300) c = torch.ones(15, 300) pad_sequence([a, b, c]).size() #torch.Size([25, 3, 300]) </code> </pre> <P> 编辑：在这种特殊情况下，你可以使用 <code> torch.cat([x.float() for x in sequence], dim=1).half() </code> </p> </DIV>

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小狮子 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> <code> Tensor </code> 在pytorch不喜欢 <code> List </code> 在python中，它可以容纳可变长度的对象。 </p> <P> 在pytorch中，您可以将固定长度的数组传输到Tensor： </p> <pre class="lang-py prettyprint-override"> <code> >>> torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]) >>> tensor([[1., 2.], [3., 4.]]) </code> </pre> <P> 而不是： </p> <pre class="lang-py prettyprint-override"> <code> >>> torch.Tensor([[1, 2], [3, 4, 5]]) >>> --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-16-809c707011cc> in <module> ----> 1 torch.Tensor([[1, 2], [3, 4, 5]]) ValueError: expected sequence of length 2 at dim 1 (got 3) </code> </pre> <P> 它也是一样的 <code> torch.stack </code> 。 </p> </DIV>

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