将具有不同长度的 2D 张量列表转换为一个 3D 张量
Turning list of 2D tensors with different length to one 3D tensor
我有一个包含 3 个张量的列表，其形状为：(8, 2), (8, 4), (8, 6)
我想把这个列表变成这个形状：(8, 3, x)
我该怎么做？我知道我需要使用 torch.cat、torch.stack 和 torch.transpose 的某种组合，但我想不通。
提前致谢！
如你所说，需要用torch.cat，还要用torch.reshape。假设如下：
a = torch.rand(8,2)
b = torch.rand(8,4)
c = torch.rand(8,6)
并假设确实可以将张量重塑为 (8,3,-1) 形状，其中 -1 代表需要的长度，那么：
d = torch.cat((a,b,c), dim=1)
e = torch.reshape(d, (8,3,-1))
我会解释的。因为第一维如果在 a,b,c 中不同，则连接必须沿着第一维，如变量 d 中所示。然后，您可以重塑张量，如 e 所示，其中 -1 代表“只要它需要”。
我有一个包含 3 个张量的列表，其形状为：(8, 2), (8, 4), (8, 6)
我想把这个列表变成这个形状：(8, 3, x)
我该怎么做？我知道我需要使用 torch.cat、torch.stack 和 torch.transpose 的某种组合，但我想不通。
提前致谢！
如你所说，需要用torch.cat，还要用torch.reshape。假设如下：
a = torch.rand(8,2)
b = torch.rand(8,4)
c = torch.rand(8,6)
并假设确实可以将张量重塑为 (8,3,-1) 形状，其中 -1 代表需要的长度，那么：
d = torch.cat((a,b,c), dim=1)
e = torch.reshape(d, (8,3,-1))
我会解释的。因为第一维如果在 a,b,c 中不同，则连接必须沿着第一维，如变量 d 中所示。然后，您可以重塑张量，如 e 所示，其中 -1 代表“只要它需要”。