PyTorch常用函数torch.cat()中dim参数使用说明
作者:实力 时间:2023-03-07 20:26:49
Part 1: 简介
在PyTorch中,torch.cat()
是一个被广泛使用的函数。它可以让我们在某个维度上把多个张量组合在一起。对于那些想要深入了解使用PyTorch进行数据分析和建模的开发者来说,理解torch.cat()
函数的dim参数是非常重要的。
在PyTorch中,几乎所有与神经网络有关的操作都涉及到张量(Tensor)操作。因此,在PyTorch中,将多个相同形状的张量沿某个轴/维度连接起来的过程非常重要。这就是 torch.cat()
函数的作用。torch.cat()
的最基本用法如下:
torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor
其中tensors
表示要拼接的张量列表,dim
表示我们希望在哪个维度上连接,默认是0,即在第一维上连接。out
是输出张量,可不传入,当传入此参数时其大小必须能容纳在cat操作后的输出tensor中。
Part 2: dim参数的说明
dim
参数指示拼接发生的轴或维度。在拼接多个张量时,我们必须指定在哪个维度上拼接它们。dim
参数可以是正数、负数或None(默认为0),具体来说,dim
参数可以有以下三种常见用法:
正数
最常见的方式是使用正整数来指定要连接的维度/轴的索引值。例如,在将两个大小为 3x5x7
的张量沿第2个维度拼接在一起时,这些张量变成一个形状为 3x10x7
的张量。
# 定义两个大小都为[3, 5, 7]的随机Tensor
tensor1 = torch.randn(3, 5, 7)
tensor2 = torch.randn(3, 5, 7)
# 在第二维度上(索引1)进行合并
cat_tensor = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=1)
print(cat_tensor.shape) # 输出: torch.Size([3, 10, 7])
负数
我们也可以使用负整数来表示要连接的轴/维度。当dim
参数被设置为负整数时,它代表距离张量最后一个轴的间隔数。例如,将一个大小为3x5x7
和一个大小为3x6x7
的张量沿着最后一个维度进行拼接,即 concatenate 第三个维度:
# 定义两个大小分别为 [3, 5, 7], [3, 6, 7] 的随机Tensor
tensor1 = torch.randn(3, 5, 7)
tensor2 = torch.randn(3, 6, 7)
# 在最后一个维度上(-1表示)进行合并
cat_tensor = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=-1)
print(cat_tensor.shape) # 输出: torch.Size([3, 5, 14])
None
如果 dim
参数的值为 None
,则会将所有输入张量沿着前面的维度全部展开。这通常会在神经网络模型中使用,例如在线性层之间堆叠各个特征向量时。
# 定义两个大小分别为 [3, 5, 7], [4, 6, 8] 的随机Tensor
tensor1 = torch.randn(3, 5, 7)
tensor2 = torch.randn(4, 6, 8)
# 将每个张量reshape为1D向量
resized_t1 = tensor1.view(-1)
resized_t2 = tensor2.view(-1)
# 按行连接两个1D张量
cat_tensor = torch.cat((resized_t1, resized_t2), dim=None)
print(cat_tensor.shape) # 输出: torch.Size([315])
Part 3: 总结
torch.cat()
函数是PyTorch非常有用的函数之一,它可以在某个维度上将多个张量组合成一个大张量。理解dim参数的含义和使用方法对于深入学习PyTorch和构建神经网络非常重要。通过在 dim 参数上增加或减少索引来改变连接选定的张量的方式,我们可以让torch.cat()
函数在数据处理、模型设计和深度学习中发挥重要作用。
来源:https://juejin.cn/post/7222897518501150775
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