torch.stack

看网上看多没讲的不是很明白,我来试试空间上的理解

复制代码
# 假设是时间步T1的输出
T1 = torch.tensor([[1, 2, 3],
        		[4, 5, 6],
        		[7, 8, 9]])
# 假设是时间步T2的输出
T2 = torch.tensor([[10, 20, 30],
        		[40, 50, 60],
        		[70, 80, 90]])

输出:

复制代码
print(torch.stack((T1,T2),dim=0).shape)
print(torch.stack((T1,T2),dim=1).shape)
print(torch.stack((T1,T2),dim=2).shape)
print(torch.stack((T1,T2),dim=3).shape)
# outputs:
torch.Size([2, 3, 3])
torch.Size([3, 2, 3])
torch.Size([3, 3, 2])
'选择的dim>len(outputs),所以报错'
IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-3, 2], but got 3)

将dim=0,1,2理解为x,y,z轴.

  1. 那么dim=0的拼接就是在x轴上:这么看,就是x=2,y=3,z=3
  2. dim = 1,这么看,x=3,y=2,z=3
  3. dim = 2,这么看,x=3,y=3,z=2

    我偷懒了,图就是意思意思
相关推荐
Kingfar_11 分钟前
高速列车驾驶员情境意识动态建模及生理反应机制研究
人工智能·机器学习
小二·4 分钟前
Python Web 开发进阶实战:AI 原生硬件接口 —— 在 Flask + MicroPython 中构建边缘智能设备控制平台
前端·人工智能·python
TTGGGFF6 分钟前
深度实战:在 GPU 环境下一键部署 Jimeng 中文文生图交互系统
人工智能·交互·图片生成
集和诚JHCTECH9 分钟前
精准采摘背后的大脑:BRAV-7135边缘计算解决方案赋能智能农业新时代
人工智能·嵌入式硬件
deephub9 分钟前
用 PydanticAI 让 LLM 输出变成可信赖的 Python 对象
人工智能·python·大语言模型·agent
劈星斩月13 分钟前
3Blue1Brown-深度学习之反向传播算法
深度学习·反向传播
cooldream200913 分钟前
从辩论训练到具身智能——辩核AI具身辩论数字人系统整体设计思路
人工智能·具身数字人
Light6019 分钟前
智能融合,赋能未来:业财一体化与RPA的深度交响
人工智能·数字化转型·业财一体化·流程再造·机器人流程自动化·智能财务
kicikng20 分钟前
智能体来了(西南总部):AI Agent 指挥官与 AI 调度官如何重塑企业智能体体系
人工智能·大模型·智能调度·智能体体系·应用层架构
LetsonH21 分钟前
Swap 大小一键调整脚本
人工智能·python