Python 如何将torch.tensor矩阵转换为更大的张量？

我遇到了一个将torch.tensor的python矩阵转换为torch.tensor的问题

例如，

M

是一个

（n，M）

矩阵，每个元素

M[i][j]

是一个火炬张量，大小相同

（p，q，r，…）

。如何将列表的python列表

M

转换为大小为

（n，M，p，q，r，…）的torch.tensor

e、 g

如何将上面的

M

转换为火炬。大小为

（5,10,3,4）

的张量试试这个

ref=np.arange（3*4*5）.重塑（3,4,5）#numpy数组
值=[ref.copy（）+i for i in range（6）]#numpy数组列表
b=火炬。来自_numpy（np.数组（值））35;火炬数组来自numpy数组列表

工具书类

尝试

torch.stack（）

在第一维度上堆叠张量列表

导入火炬
M=[]
对于范围（5）中的i：
行=[]
对于范围（10）内的j：
第行追加（torch.rand（3,4））
row=火炬堆（row）
M.append（行）
M=火炬烟囱（M）
打印（M.size（））
#火炬尺寸（[5,10,3,4]）

M = []
for i in range(5):
    row = []
    for j in range(10):
        row.append(torch.rand(3,4))
    M.append(row)