Pytorch实现List Tensor转Tensor,reshape拼接等操作

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.]]])

来源：https://blog.csdn.net/bagba/article/details/107047202