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torch concat 1D到2D张量

是指使用PyTorch库中的torch.cat()函数将一个一维张量（1D tensor）连接到一个二维张量（2D tensor）的操作。

概念： torch.cat()函数是PyTorch库中的一个张量拼接函数，用于将多个张量沿指定维度进行拼接。在这个问题中，我们将一个一维张量连接到一个二维张量。

分类：这个操作属于张量操作的一种，用于数据处理和特征工程。

优势：通过将不同维度的张量进行拼接，可以方便地组合和处理数据，提高数据处理的灵活性和效率。

应用场景： torch.cat()函数在深度学习中的应用非常广泛，特别是在处理序列数据、图像数据和文本数据时常常使用。例如，在自然语言处理中，可以使用torch.cat()函数将多个词向量拼接成一个句子向量。

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总结：通过使用torch.cat()函数，我们可以将一个一维张量连接到一个二维张量，实现数据的拼接和组合。这个操作在深度学习和数据处理中非常常见，可以提高数据处理的灵活性和效率。腾讯云提供了丰富的云计算和人工智能服务，可以满足各种计算需求。

相关搜索:Pytorch 2D特征张量1D跨维度输出相同的权重 Pytorch runtimeError“矩阵需要，在”处获得1D，2D张量从torch.Size([1,16384，3])到torch.Size([1,16384,128，3])的torch张量重塑具有所有行排列的Tensorflow1 concat 2D张量如何在Torch的GPU上限制/四舍五入张量的元素到小数点后4位？如何将3D torch张量切片为2D切片如何将数据从1D数组转置到2D对象数组并更改某些元素？如何有效地将数据从2D主机阵列(带填充)复制到1D设备阵列，并删除CUDA中的原始填充？尝试从2d张量中的特定列开始，将2d张量乘以1d张量无量纲的2D到1D变换

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若 a 为 1D 张量，b 为 2D 张量，torch.matmul 函数：首先，在 1D 张量 a 的前面插入一个长度为 1 的新维度变成 2D 张量；然后，在满足第一个 2D 张量（矩阵）的列数...torch.matmul 函数返回的结果； import torch # a为1D张量,b为2D张量 a = torch.tensor([1., 2.]) b = torch.tensor([[5....image.png 若 a 为 2D 张量，b 为 1D 张量，torch.matmul 函数：首先，在 1D 张量 b 的后面插入一个长度为 1 的新维度变成 2D 张量；然后，在满足第一个 2D...的新维度）删除作为最终 torch.matmul 函数返回的结果； import torch # a为2D张量,b为1D张量 a = torch.tensor([[1., 2., 3.], [4.,...具体细节和 a 为 1D 张量，b 为 2D 张量的情况差不多，只不过，一个在 1D 张量的前面插入长度为 1 的新维度（a 为 1D 张量，b 为 2D 张量），另一个是在 1D 张量的后面插入长度为

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) - 如果 as_tuple 为 False (默认值)，返回一个包含输入张量中非零元素的索引的 2D 张量；如果 as_tuple 为 True，对于输入张量的每一个维度都返回一个 1D 张量，1D...当 as_tuple = False (默认) torch.nonzero(input, out = None, as_tuple = False) 函数返回一个 2D 张量，2D 张量中的每一行都是输入张量中非零元素值的索引...>>> import torch >>> # 输入张量为1D张量 >>> input_1d = torch.tensor([1, 1, 0, 1]) >>> output_1d = torch.nonzero...当 as_tuple = True torch.nonzero(input, out = None, as_tuple = True) 函数返回元素为 1D 张量的元组，每一个 1D 张量对应输入张量的一个维度...1]) 和 torch.tensor([1, 0, 1])，元组中的每 1D 张量对应输入张量的一个维度，而每个 1D 张量的元素值分别对应输入张量中非零元素在对应维度上的索引，即 (torch.tensor

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,dim,index,out=None) 函数分别对 1D 张量、2D 张量和 3D 张量进行索引。..., 8]) >>> # 获取1D张量的第1个维度且索引号为2和3的张量子集 >>> print(torch.index_select(a, dim = 0, index = torch.tensor(...获取 1D 张量 a 的第 1 个维度且索引号为 2 和 3 的张量子集: torch.index_select(a, dim = 0, index = torch.tensor([2, 3]))...a[[2, 3]]；获取 2D 张量 b 的第 2 个维度且索引号为 0 和 1 的张量子集(第一列和第二列): torch.index_select(b, dim = 1, index = torch.tensor...>>> import torch >>> # 创建2D张量 >>> d = torch.arange(0, 4).view([2, 2]) >>> # 使用index_select函数索引 >>> d1

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传入形状时会生成指定形状且包含未初始化数据的 Tensor，如果忘记替换掉这些未初始化的值，直接输入到神经网络中，可能会让神经网络输出 NAN 或者 INF。...通过torch.zeros(*size)和torch.ones(*size)函数创建了元素值全为 0 和全为 1 的 0D 张量、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述。...比如：创建 0D 张量只需要指定 size = []；创建 1D 张量只需要指定 size = dim0，其中 dim0 为第 0 个维度的元素个数；创建 2D 张量只需要指定 size = dim0...5) >>> # 创建1D且元素值为5的张量 >>> vec_a = torch.full([3], 5) >>> # 创建2D且元素值为5的张量 >>> mat_a = torch.full([2,...、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述。

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0或1的1D张量(向量) vec_zero = torch.zeros([3]) vec_one = torch.ones([3]) print("张量的维度...In[3]: # 创建全为0或1的2D张量(矩阵) mat_zero = torch.zeros([2, 2]) mat_one = torch.ones([2, 2])...通过 torch.zeros(*size) 和 torch.ones(*size) 函数创建了元素值全为 0 和全为 1 的 0D 张量、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述...比如：创建 0D 张量只需要指定 size = []；创建 1D 张量只需要指定 size = [dim0]，其中 dim0 为第 0 个维度的元素个数；创建 2D 张量只需要指定 size =...([], 5) # 创建1D且元素值为5的张量 vec_a = torch.full([3], 5) # 创建2D且元素值为5的张量 mat_a

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PyTorch入门笔记-常见的矩阵乘法

前言前文介绍了根据传入参数的张量维度决定其实现功能的 torch.matmul 函数。...二维矩阵乘法神经网络中包含大量的 2D 张量矩阵乘法运算，而使用 torch.matmul 函数比较复杂，因此 PyTorch 提供了更为简单方便的 torch.mm(input, other, out...torch.matmul 函数支持广播，主要指的是当参与矩阵乘积运算的两个张量中其中有一个是 1D 张量，torch.matmul 函数会将其广播成 2D 张量参与运算，最后将广播添加的维度删除作为最终...torch.mm 函数不支持广播，相对应的输入的两个张量必须为 2D。...同理，由于 torch.bmm 函数不支持广播，相对应的输入的两个张量必须为 3D。

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PyTorch入门笔记-基本数据类型

我们将标量称为 0D 张量（0维张量），向量称为 1D 张量（1维张量），矩阵称为 2D 张量（2维张量），依次类推。...1D 张量 import torch a = torch.tensor([1.1]) >>> print(a) tensor([1.1000]) >>> print(a.size()) torch.Size...1D 张量称为向量，在深度学习中阈值通常为向量的形式，不过在后期计算时阈值的维度会被广播机制进行推广。...2D 张量 import torch a = torch.randn(2, 3) >>> print(a.size()) torch.Size([2, 3]) >>> print(a.dim())...2 # 可以为size函数传入指定索引来获取对应维度上的元素个数 >>> print(a.size(0)) 2 >>> print(a.size(1)) 3 2D 张量称为矩阵，在深度学习中常用于向量数据

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PyTorch入门笔记-索引和切片

>>> import torch >>> # 构造形状为3x3，元素值从0到8的2D张量 >>> a = torch.arange(0, 9).view([3, 3]) >>> print(a) tensor...>>> print(a[0][1]) # 索引张量a的第一行和第二列 tensor(1) 变量 a 是一个(3 x 3)的 2D 张量，即张量 a 包含两个维度：第一个维度，在 2D 张量中称为行维度...>>> import torch >>> # 构造形状为3x3，元素值从0到8的2D张量 >>> a = torch.arange(0, 9).view([3, 3]) >>> print(a) tensor...>>> import torch >>> # 构造形状为2x2x3，元素值从0到11的3D张量 >>> a = torch.arange(12).view([2, 2, 3]) >>> print(a)...>>> import torch >>> # 创建元素值为0~8的1D张量 >>> a = torch.arange(9) >>> print(a) tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5,

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PyTorch入门笔记-交换维度

交换维度的操作至少要求张量拥有两个以及两个以上的维度才有意义，因此在介绍交换维度的方式时不再考虑 0D 和 1D 张量。...transpose torch.transpose(input, dim0, dim1) 函数将输入张量 input 的第 dim0 个维度和第 dim1 个维度进行交换，并将交换维度后的张量返回。...换句话说，如果修改了交换维度后的张量，原始张量也会发生对应的改变；由于 2D 张量仅有两个维度，交换维度的操作固定，类似对矩阵进行转置操作，因此 PyTorch 提供了一个更方便的方法 torch.t...当 input 为 2D 张量时 torch.t(input) 等价 torch.transpose(input, 0, 1) (或 torch.transpose(input, 1, 0))；交换...>>> import torch >>> # 使用[0, 1)均匀分布模拟图片张量 >>> # (batch_size, height, width, channels) >>> imgs = torch.randn

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算法金 | 这次终于能把张量（Tensor）搞清楚了！

# 创建两个形状不同的张量a = torch.ones((3, 1))b = torch.ones((1, 5))# 使用广播机制进行加法2.5 张量的索引与切片索引和切片是访问和修改张量特定元素的基本操作...# 创建一个 2D 张量tensor_2d = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 索引访问第二行第二列的元素print(tensor_2d[1, 1])# 切片访问第一行的所有元素...# 创建一个 1D 张量tensor_1d = torch.arange(0, 6)# 重塑为 2x3 的 2D 张量reshaped_tensor = tensor_1d.view(2, 3)# 使用...# 假设我们有一个卷积层的权重张量weights = torch.randn(3, 3, requires_grad=True)# 一个输入特征图张量input_tensor = torch.randn...调试是开发过程中不可或缺的一部分，特别是当自动求导系统涉及到复杂的张量操作时。

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PyTorch 1.3 —新增功能？

与FP32计算相比，对INT8计算的硬件支持通常快2到4倍。为了进行量化，PyTorch引入了三种新的数据类型，如下所示： torch.quint8 — 8位无符号整数。...已经为Android和iOS实现了端到端PyTorch API。这将对减少推理延迟和用户隐私产生重大影响。但是，PyTorch移动设备目前处于试验阶段，它存在一些局限性。...此外，如果要将代码从先前版本的PyTorch移植到PyTorch v1.3，则需要注意可能会导致错误或意外行为的功能。...torch.flatten：输出torch.flatten(torch.tensor(0))是tensor([0])比较tensor(0)早。现在，它返回一个1D张量，而不是返回0D张量。...nn.functional.affine_grid：当align_corners = True时，更改了对1D数据的2D仿射变换和对2D数据的3D仿射变换的行为（即，当空间维之一具有单位大小时）。

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PyTorch入门笔记-创建序列张量

>>> import torch >>> # 创建元素值为范围[0, 10)步长为1的1D整数序列张量 >>> a = torch.arange(0, 10) >>> print(a) tensor([...0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> # 创建元素值为范围[1, 10)步长为2的1D整数序列张量 >>> b = torch.arange(1, 10, 2) >>>...print(b) tensor([1, 3, 5, 7, 9]) >>> # 使用torch.range()函数创建元素值为范围[0, 10)步长为1的1D整数序列张量 >>> c = torch.range...c = torch.range(0, 10) 对于张量 b 来说，由于，因此最终张量 b 为长度为 5 的 1D 张量。...序列张量的值为； >>> import torch >>> # 创建元素值为范围[0, 10]之间均匀间隔的5个值的1D浮点型序列张量 >>> a = torch.linspace(0., 10.

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pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample

1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial，如jpg、png等图像数据) or 3D (volumetric，如点云数据)数据假设输入数据的格式为minibatch x channels...因此对于一个空间spatial输入，我们期待着4D张量的输入，即minibatch x channels x height x width。...举例：import torchfrom torch import nninput = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float32).view(1, 1, 2, 2)input...数据的方法：2）UpsamplingNearest2dCLASS torch.nn.UpsamplingNearest2d(size=None, scale_factor=None)专门用于2D数据的线性插值算法...(size=None, scale_factor=None)专门用于2D数据的双线性插值算法，参数等跟上面的差不多，省略形状：?

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张量 101

import torch 下面是用 PyTorch 的 torch 来定义 0 到 4 维的张量。...# 0维张量 X0 = torch.tensor(3) # 1维张量 X1 = torch.tensor([9, -9]) # 2维张量 X2 = torch.rand(5, 5) # 3维张量...点乘左右两边最常见的张量就是向量 (1D) 和向量 (1D) 矩阵 (2D) 和向量 (1D) 矩阵 (2D) 和矩阵 (2D) 分别看看三个简单例子。...点乘结果是个向量 (1D 张量)，形状 = (2, )。...点乘结果是个矩阵 (2D 张量)，形状 = (2, 3)。

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Torch - nn 模块学习

Container 抽象类，包含了所有 containers 声明的方法. add(module) 添加 module 到 container....:add(nn.Linear(3,2)) -- Linear module (input = 3, output = 2) t:add(nn.Reshape(2,1)) -- Reshape 1D...container in the Sequential container pred = mlp:forward(torch.randn(10,3)) -- 2D Tensor of size 10x3...用法： module = nn.Concat(dim) 根据提供的 dim 将 parallel module 的输出连接：相同的输入，连接各 module 的输出....用例： mlp = nn.Concat(1); mlp:add(nn.Linear(5,3)) mlp:add(nn.Linear(5,7)) > print(mlp:forward(torch.randn

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详解1D target tensor expected, multi-target not supported

详解 "1D target tensor expected, multi-target not supported" 错误在深度学习中，当我们使用神经网络模型进行训练时，有时会遇到 "1D target...解决方法出现 "1D target tensor expected, multi-target not supported" 错误的原因是我们传递给模型的目标值有问题，可能是一个多维张量。...示例：pythonCopy codeimport torch# 创建一个尺寸为(1, 3, 1, 2)的张量x = torch.randn(1, 3, 1, 2)print(x.size()) # 输出...：torch.Size([1, 3, 1, 2])# 使用squeeze()压缩张量，删除尺寸为1的维度y = torch.squeeze(x)print(y.size()) # 输出：torch.Size...总结"1D target tensor expected, multi-target not supported" 错误通常表示我们传递给模型的目标值不符合模型的期望。

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PyTorch入门笔记-masked_select选择函数

masked_select torch.masked_select(input,mask,out=None) 函数返回一个根据布尔掩码 (boolean mask) 索引输入张量的 1D 张量，其中布尔掩码和输入张量就是...比如执行 torch.zeros([2, 2], out = tensor_a)，相当于执行 tensor_a = torch.zeros([2, 2])；「masked_select 函数最关键的参数就是布尔掩码...显式相等非常好理解，input.size() = mask.size()； >>> import torch >>> x = torch.randn([3, 4]) >>> print(x) tensor...，通过 True 和 False 决定是否筛选出该元素，最终筛选出来的元素为 0 和 2，由于使用 masked_select 函数返回的都是 1D 张量，因此最终的结果为 tensor([0, 2])...tensor b (4) at non-singleton dimension 1 masked_select 函数虽然简单，但是有几点需要注意：使用 masked_select 函数返回的结果都是 1D

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PyTorch入门笔记-gather选择函数

简单介绍完 gather 函数之后，来看一个简单的小例子：一次将下面 2D 张量中所有红色的元素采集出来。...[x215h32ivd.png] 2D 张量可以看成矩阵，2D 张量的第一个维度为矩阵的行 (dim = 0)，2D 张量的第二个维度为矩阵的列 (dim = 1)，从左向右依次看三个红色元素在矩阵中的具体位置...： 6: 第 2 行的第 0 列 1: 第 0 行的第 1 列 5: 第 1 行的第 2 列通过红色元素的具体位置可以看出，三个红色元素的列索引号是有规律的：从 0 到 2 逐渐递增。...至此，对于这个 2D 张量的小例子，已知了输入张量和指定行上的索引号。...比如对于前面的 2D 张量，对行索引且每一行只采集一个元素，则 index 在行上的长度为 1，index 的形状即为 (1 x 3)；接下来使用一个形状为 (3 x 5) 2D 张量来详细的分析 gather

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并行训练算法一锅炖: DDP, TP, PP, ZeRO

给定 N 个GPU，tensor会被划分成 N 个chunk（使用torch.chunk），每个GPU保存一个chunk。...虽然相比于1D Tensor并行，2D额外增加了模型权重的通信，但是需要注意的是当GPU数量很多的时候，每个GPU上分配的模型权重就会小很多，而且因为使用的All-reduce通信方式，所以2D也还是要比...2D/2.5D/3D Tensor 并行算法因为在一开始就对输入进行了划分，所以中间层不需要做通信，只需要在最后做一次通信即可。在扩展到大量设备（如GPU）时，通信开销可以降到很小。...在模型之中，每个张量的生命周期不同，由于不同张量寿命的变化而会导致一些内存碎片。由于这些碎片的存在，会导致即使有足够的可用内存，也会因为缺少连续内存而使得内存分配失败。...ZeRO 根据张量的不同寿命主动管理内存，防止内存碎片。

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