我有一個形狀張量(2,2,2,2)：tensor([[[[ 5., 5.], [ 5., 5.]], [[ 10., 10.], [ 10., 10.]]], [[[ 100., 100.], [ 100., 100.]], [[1000., 1000.], [1000., 1000.]]]], device='cuda:0')我想對其進行轉換，以使沿 axis=1 的張量重復 3 次。在應用之后.view(-1)，我得到一個 1D 結果張量：tensor([ 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 1000., 1000., 1000., 1000. 1000., 1000., 1000., 1000. 1000., 1000., 1000., 1000. 1000., 1000., 1000., 1000.], device='cuda:0')這個怎么做？
2 回答
墨色風雨
TA貢獻1853條經驗 獲得超6個贊
用于torch.repeat_interleave重復張量的元素。
t.repeat_interleave(repeats=3, dim=1).view(-1)
tensor([ 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.,
5., 5., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10.,
10., 10., 10., 10., 100., 100., 100., 100., 100., 100.,
100., 100., 100., 100., 100., 100., 1000., 1000., 1000., 1000.,
1000., 1000., 1000., 1000., 1000., 1000., 1000., 1000.])
躍然一笑
TA貢獻1826條經驗 獲得超6個贊
嘗試這個：
final_features = feature_combined.view(1, -1, feature_combined.size(-1))
.repeat(1, 1, 3).view(1, -1).squeeze(0)
我假設您輸入的形狀為 的張量(2, 2, 2, 2)在feature_combined. final_features結果的形狀([48])如您所愿。
print(feature_combined)
>>tensor([ 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.,
5., 5., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10.,
10., 10., 10., 10., 100., 100., 100., 100., 100., 100.,
100., 100., 100., 100., 100., 100., 1000., 1000., 1000., 1000.,
1000., 1000., 1000., 1000., 1000., 1000., 1000., 1000.])
添加回答
舉報
0/150
提交
取消