导读 这篇文章主要介绍了Pytorch实现List Tensor转Tensor,reshape拼接等操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教

持续更新一些常用的Tensor操作，比如List，Numpy，Tensor之间的转换，Tensor的拼接，维度的变换等操作。

其它Tensor操作如 einsum等见：待更新。

用到两个函数：

  • torch.cat
  • torch.stack
    • 一、List Tensor转Tensor (torch.cat)

    // An highlighted block
>>> t1 = torch.FloatTensor([[1,2],[5,6]])
>>> t2 = torch.FloatTensor([[3,4],[7,8]])
>>> l = []
>>> l.append(t1)
>>> l.append(t2)
>>> ta = torch.cat(l,dim=0)
>>> ta = torch.cat(l,dim=0).reshape(2,2,2)
>>> tb = torch.cat(l,dim=1).reshape(2,2,2)
>>> ta
tensor([[[1., 2.],
         [5., 6.]],
 
        [[3., 4.],
         [7., 8.]]])
>>> tb
tensor([[[1., 2.],
         [3., 4.]],
 
        [[5., 6.],
         [7., 8.]]])
    高维tensor

    ** 如果理解了2D to 3DTensor,以此类推，不难理解3D to 4D，看下面代码即可明白：**

    >>> t1 = torch.range(1,8).reshape(2,2,2)
>>> t2 = torch.range(11,18).reshape(2,2,2)
>>> l = []
>>> l.append(t1)
>>> l.append(t2)
>>> torch.cat(l,dim=2).reshape(2,2,2,2)
tensor([[[[ 1.,  2.],
          [11., 12.]],
 
         [[ 3.,  4.],
          [13., 14.]]],
 
 
        [[[ 5.,  6.],
          [15., 16.]],
 
         [[ 7.,  8.],
          [17., 18.]]]])
>>> torch.cat(l,dim=1).reshape(2,2,2,2)
tensor([[[[ 1.,  2.],
          [ 3.,  4.]],
 
         [[11., 12.],
          [13., 14.]]],
 
 
        [[[ 5.,  6.],
          [ 7.,  8.]],
 
         [[15., 16.],
          [17., 18.]]]])
>>> torch.cat(l,dim=0).reshape(2,2,2,2)
tensor([[[[ 1.,  2.],
          [ 3.,  4.]],
 
         [[ 5.,  6.],
          [ 7.,  8.]]],
 
 
        [[[11., 12.],
          [13., 14.]],
 
         [[15., 16.],
          [17., 18.]]]])
    二、List Tensor转Tensor (torch.stack)

    代码：

    import torch
 
t1 = torch.FloatTensor([[1,2],[5,6]])
t2 = torch.FloatTensor([[3,4],[7,8]])
l = [t1, t2]
 
t3 = torch.stack(l, dim=2)
print(t3.shape)
print(t3)
 
## output:
## torch.Size([2, 2, 2])
## tensor([[[1., 3.],
##          [2., 4.]],
##        [[5., 7.],
##         [6., 8.]]])

    原文来自：

    本文地址：//gulass.cn/list-tensor-tensor.html编辑：向金平，审核员：逄增宝

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