沿轴重塑或 "concatenating" 张量
Reshaping or "concatenating" a tensor along an axis
我有一个张量 t，形状如下：torch.Size([280, 4, 768])。
我想要的是沿着第二个轴有效地实现串联，从而导致 torch.Size([280, 3072])。
我知道我可以，例如：
torch.cat((x[:, -4, :], x[:, -3, :], x[:, -2, :], x[:, -1, :]), dim=1)
但是有更好的写法吗？
如何在不弄乱我的值的情况下沿第二个轴实现重塑？
是的，你可以直接申请 reshape:
>>> x.reshape(len(x), -1)
我有一个张量 t，形状如下：torch.Size([280, 4, 768])。
我想要的是沿着第二个轴有效地实现串联，从而导致 torch.Size([280, 3072])。
我知道我可以，例如：
torch.cat((x[:, -4, :], x[:, -3, :], x[:, -2, :], x[:, -1, :]), dim=1)
但是有更好的写法吗？
如何在不弄乱我的值的情况下沿第二个轴实现重塑？
是的，你可以直接申请 reshape:
>>> x.reshape(len(x), -1)