Pytorch以交替顺序连接行

我正试图在《变形金刚》一书中对位置编码进行编码。为此，我需要执行类似以下操作：

a=torch.arange（20）.重塑（4,5）
b=a*2
c=火炬.cat（[a_行，b_行]（a，b行）为a_行，b_行为拉链（a，b）]）

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我觉得可能有一个更快的方法来做上述工作？也许通过在a和b上添加一个维度？

我可以简单地使用赋值运算符：

c=torch.zero（8,5）
c[：：2，：]=每隔一行一个#索引，从0开始
c[1:：2，：]=b#从1开始每隔一行索引一次

在为两种解决方案计时时，我使用了以下方法：

import timeit
进口火炬
a=火炬。arange（20）。重塑（4,5）
b=a*2
建议=timeit.timeit（“c=torch.cat（[torch.stack（[a_行，b_行]）用于a_行，b_行压缩（a，b）]”，
setup=“导入火炬；从主火炬导入a、b”，编号=10000）
打印（建议/10000）
#4.5105120493099096e-05
改进的=timeit.timeit（“c=torch.zero（8,5）；c[：：2，：]=a；c[1:：2，：]=b”，
setup=“导入火炬；从主火炬导入a、b”，编号=10000）
打印（改进版/10000）
#2.1489459509029985e-05

第二种方法持续减少（大约一半）时间，即使单个迭代仍然非常快。当然，你必须测试你的实际张量大小，但这是我能想到的最简单的解决方案。 迫不及待地想看看是否有人有一些漂亮的低级解决方案，它甚至更快

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另外，请记住，假设要交织的张量已经给定，我没有为

b

的创建计时。

因此，简单的串联和重塑可以实现以下目的：

c=torch.cat（[a，b]，dim=-1）.视图（-1，a.shape[-1]）

当我用以下方法计时时，它比@Denninger的答案快2.3倍：

improved2=timeit.timeit（“c=torch.cat（[a，b]，dim=-1.view（-1，a.shape[-1]）”，
setup=“导入火炬；从主导入a、b”，
数量=10000）
印刷品（改进版2/10000）
#7.253780400003507e-06
打印（改进/改进2）
# 2.3988091506044955