pytorch - 在pytorch中连接两个不同形状的 torch 张量

Question

我有两个 torch 张量。一个形状为 [64, 4, 300]，一个形状为 [64, 300]。我如何连接这两个张量以获得形状为 [64, 5, 300] 的合成张量。我知道用于此的 tensor.cat 函数，但为了使用该函数，我需要 reshape 第二个张量以匹配张量的维数。我听说不应该 reshape 张量，因为它可能会弄乱张量中的数据。我怎样才能做这个连接？

我尝试过 reshape ，但接下来的部分让我对这种 reshape 更加怀疑。

a = torch.rand(64,300)

a1 = a.reshape(64,1,300)

list(a1[0]) == list(a)
Out[32]: False

Answer 1

您必须在第一个维度上使用 torch.cat 并在第一个维度上执行 unsqueeze，如下所示:

import torch

first = torch.randn(64, 4, 300)
second = torch.randn(64, 300)

torch.cat((first, second.unsqueeze(dim=1)), dim=1)
# Shape: [64, 5, 300]

它不会弄乱您的数据，它只会添加表面的 1 维度(reshape 如果正确完成则不会)。