张量填充 Pytorch

Question

晚上好，
我在某些张量的维度上遇到了一些麻烦，我想用 0 行填充它们，但我没能做到。我的张量大小为 X x 8，我想添加 0 行（每行 8 个元素），直到它们达到与列表中行数最多的张量相同的大小。我已经获得了最大尺寸：

max([x.size() for x in dataset])

但是我不知道如何填充行。非常感谢您的帮助。
Pd：以防万一，这是我的一个张量的一个例子：

tensor([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

如果张量还有 2 行，则需要输出：

tensor([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

Answer 1

您可以利用torch.nn.functional.pad函数：

x = torch.tensor([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
                  [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
                  [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
                  [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

给定最大行数，rows（这里是rows = 6）：

>>> F.pad(x, (0,0,0,rows-len(x)), value=0)
tensor([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

张量填充 Pytorch

Tensor Padding Pytorch

python

dimensions

deep-learning

pytorch

tensor