Pytorch 将张量列表转换为张量

我有一个张量列表，如下所示：

[tensor(-2.9222, grad_fn=<SqueezeBackward1>), tensor(-2.8192, grad_fn=<SqueezeBackward1>), tensor(-3.1894, grad_fn=<SqueezeBackward1>), tensor(-2.9048, grad_fn=<SqueezeBackward1>)]

[张量（-2.9222，梯度fn=）、张量（-2.8192，梯度fn=）、张量（-3.1894，梯度fn=）、张量（-2.9048，梯度fn=）]

我希望它采用以下形式：

tensor([-0.5575, -0.9004, -0.8491,  ..., -0.7345, -0.6729, -0.7553],
   grad_fn=<SqueezeBackward1>)

张量（[-0.5575，-0.9004，-0.8491，…-0.7345，-0.6729，-0.7553]，
grad_fn=）

我该怎么做？

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非常感谢您的帮助。

由于这些张量是0维的，

torch.cat

将不起作用，但您可以使用

torch.stack

（这将创建一个新的维度，沿着该维度连接）：

a=torch.tensor（1.0，需要_grad=True）
b=火炬张量（2.0，要求梯度=真）
火炬烟囱（[a，b]，尺寸=0）
>>>张量（[1,2.]，梯度fn=）

a = torch.tensor(1.0, requires_grad=True)
b = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
torch.stack([a,b], dim=0)
>>>tensor([1.,2.], grad_fn=<StackBackward>)