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我正在将 Pytorch 用于一些机器人强化学习任务。我想使用有关状态的图像和信息作为此任务的观察结果。我正在使用的实现不直接支持这一点,所以我正在做一些修改。预期的观察结果要么是状态,作为 1 维张量,要么是图像作为 3 维张量( channel ,宽度,高度)。在我的任务中,我希望观察结果是一个张量元组。
在我的代码库中的许多地方,观察当然应该是单个张量,而不是张量元组。 有没有一种简单的方法可以将张量元组视为单个张量?
例如,我想:
observation.to(device)
observation
是单个张量,调用
.to(device)
在每个张量上
observation
是一个张量元组。
最佳答案
如果您的张量大小相同,则可以使用 torch.stack将它们连接成一个多维的张量。
例子:
>>> import torch
>>> a=torch.randn(2,1)
>>> b=torch.randn(2,1)
>>> c=torch.randn(2,1)
>>> a
tensor([[ 0.7691],
[-0.0297]])
>>> b
tensor([[ 0.4844],
[-0.9142]])
>>> c
tensor([[ 0.0210],
[-1.1543]])
>>> torch.stack((a,b,c))
tensor([[[ 0.7691],
[-0.0297]],
[[ 0.4844],
[-0.9142]],
[[ 0.0210],
[-1.1543]]])
关于pytorch - 将张量元组/列表视为单个张量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56344101/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!