Pytorch的torch.cat实例

import torch

　　

通过 help((torch.cat)) 可以查看 cat 的用法 cat(seq,dim,out=None)其中 seq表示要连接的两个序列，以元组的形式给出，例如:seq=(a,b), a,b 为两个可以连接的序列 dim 表示以哪个维度连接，dim=0, 横向连接dim=1,纵向连接

　

#实例：#dim=0 时：import torchn_data = torch.ones((100,2))x0_data = torch.normal(2*n_data,1)y0_data = torch.zeros((100,1))x1_data = torch.normal(-2*n_data,1)y1_data = torch.ones((100,1))x_data = torch.cat((x0_data,x1_data),0).type(torch.FloatTensor)y_data = torch.cat((y0_data,y1_data),0).type(torch.LongTensor)print('x_data的形状：',x_data.shape)print("y_data的形状：",y_data.shape)

　　

result:x_data的形状： torch.Size([200, 2])y_data的形状： torch.Size([200, 1])

　　

#实例：#dim=1 时：import torchn_data = torch.ones((100,2))x0_data = torch.normal(2*n_data,1)y0_data = torch.zeros((100,1))x1_data = torch.normal(-2*n_data,1)y1_data = torch.ones((100,1))x_data = torch.cat((x0_data,x1_data),1).type(torch.FloatTensor)y_data = torch.cat((y0_data,y1_data),1).type(torch.LongTensor)print('x_data的形状：',x_data.shape)print("y_data的形状：",y_data.shape)

　　

result：x_data的形状： torch.Size([100, 4])y_data的形状： torch.Size([100, 2])

　　

转载于:https://www.cnblogs.com/pythonClub/p/10412418.html

总结

以上是生活随笔为你收集整理的Pytorch的torch.cat实例的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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