我如何 trim / 删除张量的一部分以匹配另一个张量的形状与 PyTorch？
How can I trim / remove part of a Tensor to match the shape of another Tensor with PyTorch?
我有 2 个张量：
outputs: torch.Size([4, 27, 161]) pred: torch.Size([4, 30, 161])
我想剪切 pred（从末尾开始），使其与 outputs 具有相同的尺寸。
使用 PyTorch 的最佳方法是什么？
您可以使用Narrow
例如：
a = torch.randn(4,30,161)
a.size() # torch.Size([4, 30, 161])
a.narrow(1,0,27).size() # torch.Size([4, 27, 161])
如果你有固定的两个张量的维数，你可以试试这个：
a = torch.randn(3, 5)
b = torch.zeros(3, 2)
b_h, b_w = b.shape
c = a[:b_h, :b_w] # torch.Size([3, 2])
c 的形状与 b 相同，但与 a 的值相同。
我有 2 个张量：
outputs: torch.Size([4, 27, 161]) pred: torch.Size([4, 30, 161])
我想剪切 pred（从末尾开始），使其与 outputs 具有相同的尺寸。
使用 PyTorch 的最佳方法是什么？
您可以使用Narrow
例如：
a = torch.randn(4,30,161)
a.size() # torch.Size([4, 30, 161])
a.narrow(1,0,27).size() # torch.Size([4, 27, 161])
如果你有固定的两个张量的维数，你可以试试这个：
a = torch.randn(3, 5)
b = torch.zeros(3, 2)
b_h, b_w = b.shape
c = a[:b_h, :b_w] # torch.Size([3, 2])
c 的形状与 b 相同，但与 a 的值相同。