PyTorch에서 텐서를 어떻게 조인합니까?

<시간/>

torch.cat()을 사용하여 둘 이상의 텐서를 결합할 수 있습니다. 및 torch.stack() . torch.cat() 두 개 이상의 텐서를 연결하는 데 사용되는 반면 torch.stack() 텐서를 쌓는 데 사용됩니다. 0차원, -1차원과 같은 다른 차원의 텐서를 결합할 수 있습니다.

torch.cat() 둘 다 및 torch.stack() 텐서를 결합하는 데 사용됩니다. 그렇다면 이 두 가지 방법의 기본적인 차이점은 무엇입니까?

torch.cat() 기존 차원을 따라 일련의 텐서를 연결하므로 텐서의 차원이 변경되지 않습니다.
torch.stack() 새로운 차원을 따라 텐서를 쌓고 결과적으로 차원을 늘립니다.

단계

필요한 라이브러리를 가져옵니다. 다음 모든 예에서 필수 Python 라이브러리는 torch입니다. . 이미 설치했는지 확인하십시오.
두 개 이상의 PyTorch 텐서를 만들고 인쇄합니다.
torch.cat() 사용 또는 torch.stack() 위에서 생성한 텐서를 결합합니다. 특정 차원의 텐서를 결합하려면 차원(예:0, -1)을 제공하십시오.
마지막으로 연결되거나 누적된 텐서를 인쇄합니다.

예시 1

# PyTorch에서 텐서를 결합하는 Python 프로그램# import required libraryimport torch# create tensorsT1 =torch.Tensor([1,2,3,4])T2 =torch.Tensor([0,3,4,1]) T3 =torch.Tensor([4,3,2,5])# 위 생성된 tensorsprint("T1:", T1)print("T2:", T2)print("T3:", T3)# 조인( concatenate) toch.cat()T =torch.cat((T1,T2,T3))# concatenationprint("T:",T) 후 최종 텐서를 인쇄합니다.

출력

위의 Python 3 코드를 실행하면 다음 출력이 생성됩니다.

T1:텐서([1., 2., 3., 4.])T2:텐서([0., 3., 4., 1.])T3:텐서([4., 3., 2., 5.])T:텐서([1., 2., 3., 4., 0., 3., 4., 1., 4., 3., 2., 5.]) 예시 2
 # 필요한 라이브러리 가져오기import torch# 텐서 생성T1 =torch.Tensor([[1,2],[3,4]])T2 =torch.Tensor([[0,3],[4,1]]) T3 =torch.Tensor([[4,3],[2,5]])# 생성된 tensorsprint("T1:\n", T1)print("T2:\n", T2)print("T3 :\n", T3)print("0 차원에서 텐서를 연결(연결)")T =torch.cat((T1,T2,T3), 0)print("T:\n", T)print( "-1 차원의 텐서 연결(연결)")T =torch.cat((T1,T2,T3), -1)print("T:\n", T)
 출력
 
 위의 Python 3 코드를 실행하면 다음 출력이 생성됩니다.
 T1:텐서([[1., 2.], [3., 4.]])T2:텐서([[0., 3.], [4., 1.]])T3:텐서 ([[4., 3.], [2., 5.]]) 0 차원에서 텐서를 결합(연결)T:tensor([[1., 2.], [3., 4.], [0] ., 3.], [4., 1.], [4., 3.], [2., 5.]]) -1 차원에서 텐서를 결합(연결)T:tensor([[1., 2 ., 0., 3., 4., 3.], [3., 4., 4., 1., 2., 5.]])
 
 위의 예에서 2D 텐서는 0 및 -1차원을 따라 연결됩니다. 0차원에서 연결하면 행 수가 증가하고 열 수는 변경되지 않습니다.
 예시 3
 # PyTorch에서 텐서를 결합하는 Python 프로그램# import required libraryimport torch# create tensorsT1 =torch.Tensor([1,2,3,4])T2 =torch.Tensor([0,3,4,1]) T3 =torch.Tensor([4,3,2,5])# 위의 생성된 tensorsprint를 인쇄합니다.print("T1:", T1)print("T2:", T2)print("T3:", T3)# 위의 조인 "torch.stack()"을 사용하는 텐서 print("join(stack) tensors")T =torch.stack((T1,T2,T3))# 조인 후 최종 텐서를 인쇄합니다.print("T:\n",T)print ("0 차원의 join(stack) 텐서")T =torch.stack((T1,T2,T3), 0)print("T:\n", T)print("join(stack) 텐서 -1 차원")T =torch.stack((T1,T2,T3), -1)print("T:\n", T)
 출력
 
 위의 Python 3 코드를 실행하면 다음 출력이 생성됩니다.
 T1:텐서([1., 2., 3., 4.])T2:텐서([0., 3., 4., 1.])T3:텐서([4., 3., 2., 5.])join(스택) 텐서T:텐서([[1., 2., 3., 4.], [0., 3., 4., 1.], [4., 3. , 2., 5.]]) 0 차원의 텐서 조인(스택) T:tensor([[1., 2., 3., 4.], [0., 3., 4., 1.], [4., 3., 2., 5.]]) -1 차원의 텐서 조인(스택) T:tensor([[1., 0., 4.], [2., 3., 3.] , [3., 4., 2.], [4., 1., 5.]])
 
 위의 예에서 1D 텐서는 누적되고 최종 텐서는 2D 텐서임을 알 수 있습니다.
 예시 4
 # 필요한 라이브러리 가져오기import torch# 텐서 생성T1 =torch.Tensor([[1,2],[3,4]])T2 =torch.Tensor([[0,3],[4,1]]) T3 =torch.Tensor([[4,3],[2,5]])# 생성된 tensorsprint("T1:\n", T1)print("T2:\n", T2)print("T3 :\n", T3)print("0 차원에서 (스택)텐서를 결합합니다.")T =torch.stack((T1,T2,T3), 0)print("T:\n", T)print( "-1 차원에서 텐서 연결(스택)")T =torch.stack((T1,T2,T3), -1)print("T:\n", T)
 출력
 
 위의 Python 3 코드를 실행하면 다음과 같은 출력이 생성됩니다.
 T1:텐서([[1., 2.], [3., 4.]])T2:텐서([[0., 3.], [4., 1.]])T3:텐서 ([[4., 3.], [2., 5.]]) 0차원에서 (스택)텐서를 조인합니다.T:tensor([[[1., 2.], [3., 4.]], [[0., 3.], [4., 1.]], [[4., 3.], [2., 5.]]]) 텐서를 -1 차원으로 조인(스택) T:tensor( [[[1., 0., 4.], [2., 3., 3.]], [[3., 4., 2.], [4., 1., 5.]]]) 
 
 위의 예에서 2D 텐서가 결합(스택)되어 3D 텐서를 생성하는 것을 알 수 있습니다.