如何在PyTorch中处理批处理数据？

我有一个函数，根据数据的几个特征计算新特征：

def my_func(f1, f2):
``
f1: torch.FloatTensor, shape = [1,2]
f2: torch.FloatTensor, shape = [1,2]
Returns
f3: torch.FloatTensor, shape = [1,2]
``
...

但我的数据是成批处理的，所以我 f1和f2的形状为[8,1,2]

我想应用我的函数得到具有[8,1,2]形状的f3

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做这件事的惯用方法是什么？

我想一个更具体的问题会帮助你很快得到答案。我有一些疑问1）批量大小是否与您的功能有关？然后在数据加载器的解包端使用该函数2）如果该函数独立于批大小，则在uuu getitem_uuuu（）中使用它3）如果该函数依赖于您的批大小，则您甚至可以在dataset的uuu init_uuu（）方法中使用它。最后，您可以更具体或提供更多信息以更快、更准确地获得答案。