PyTorch利用torch.cat()实现Tensor的拼接
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了PyTorch利用torch.cat()实现Tensor的拼接相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
问题
方法
import torch
from torch import nn
conv1 = nn.Conv2d(
in_channels=3,
out_channels=32,
kernel_size=3,
stride=1,
padding=1
)
conv2 = nn.Conv2d(
in_channels=3,
out_channels=16,
kernel_size=3,
stride=1,
padding=1
)
x = torch.rand(128, 3, 224, 224)
x1 = conv1(x) # [128, 32, 224, 224]
x2 = conv2(x) # [128, 16, 224, 224]
# 表示对dim=1维进行cat操作,其他维度均不变
out = torch.cat([x1, x2], dim=1)
print(out.shape) #[128, 48, 224, 224]
结语
以上是关于PyTorch利用torch.cat()实现Tensor的拼接的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
pytorch中的torch.cat()矩阵拼接的用法及理解