C++ 如何将形状（n，k）的张量与libtorch中形状（k）的张量叠加？

torch:：stack

接受一个

c10:：TensorList

，当给定相同形状的张量时，它工作得非常好。但是，当您尝试发送以前的

torch:：stack

ed张量的输出时，它会失败并导致内存访问冲突

更具体地说，假设我们有3个形状为4的张量，如：

torch:：tensorx1=torch:：randn（{4}）；
torch:：Tensor x2=torch:：randn（{4}）；
torch:：张量x3=torch:：randn（{4}）；
torch:：张量y=torch:：randn（{4}）；

第一轮堆叠非常简单：

torch:：Tensor stacked_xs=torch:：stack（{x1，x2，x3}）；

然而，尝试做：

torch:：Tensor stacked_result=torch:：stack（{y，stackedxs}）；

将失败。 我希望在Python中获得与

np.vstack

中相同的行为，在Python中这是允许的，并且可以工作。

---

我该怎么做呢？

您可以使用

torch:：unsqueze

向

y

添加维度。然后使用

cat

（不是

stack

，与numpy不同，但结果将是您所要求的）：

根据您的喜好，还可以展平第一个堆栈，然后重塑其形状：

torch::Tensor stacked_xs = torch::stack({x1,x2,x3});
torch::Tensor stacked_result = torch::cat({y, stacked_xs.view({-1}}).view({4,4});

---

您可以使用

torch:：unsqueze

将维度添加到

y

。然后使用

cat

（不是

stack

，与numpy不同，但结果将是您所要求的）：

根据您的喜好，还可以展平第一个堆栈，然后重塑其形状：

torch::Tensor stacked_xs = torch::stack({x1,x2,x3});
torch::Tensor stacked_result = torch::cat({y, stacked_xs.view({-1}}).view({4,4});

---

我想不出更好的标题了！有什么更好的标题吗？请提出建议，以便更清楚。我想不出更好的标题了！有什么更好的标题吗？请建议更清楚，谢谢。第二种方法对我来说似乎更实用。无论如何，非常感谢您的时间和热情的响应错误：视图解决方案似乎不起作用，因为它会导致以下异常：

堆栈期望每个张量大小相等，但在条目0处得到[4]，在条目1处得到[12]

是的，这是一个小错误，将堆栈与cat混淆，感谢您指出。现在可以了：）非常感谢。第二种方法对我来说似乎更实用。无论如何，非常感谢您的时间和热情的响应错误：视图解决方案似乎不起作用，因为它会导致以下异常：

堆栈期望每个张量大小相等，但在条目0处得到[4]，在条目1处得到[12]

是的，这是一个小错误，将堆栈与cat混淆，感谢您指出。现在可以了：）