torch.cat 使用小节
torch.cat 使用小节
torch.cat 要求在所指定拼接维度之外的所有维度都要匹配,例如
import torch
v1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [4, 5, 6]]) # 3*3
v2 = torch.tensor([[3, 6, 8]]) # 1*3
torch.cat([v1, v2], dim=1)
运行之后会报错
Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 3 but got size 1 for tensor number 1 in the list.
这就是因为这两个向量的第 0 个维度不相等,故无法完成 cat 操作,改成 dim=0 即可得到输出:
tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[4, 5, 6],[3, 6, 8]])
这种操作实际上完成了多个 batch 间数据的合并,若想完成同个 batch 内数据的 cat,要保证第 0 个维度大小一致,即 batchsize 相等。
import torchv1 = torch.tensor([[1, 2, 3, 3], [4, 5, 6, 6]]) # 2*4
v2 = torch.tensor([[6, 6], [8, 8]]) # 1*3
torch.cat([v1, v2], dim=1)
可得到预期输出:
tensor([[1, 2, 3, 3, 6, 6],[4, 5, 6, 6, 8, 8]])
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