Pytorch 迭代附加1D张量以生成2D张量

我有一个长度为64的张量，我试图附加到第1维，递归地生成一个2D张量。基本上，每次迭代都会创建一个新的1D

64

length张量，并迭代6次，因此到最后我应该有一个

6x64

张量。我该怎么做

我试过了

names_tensor = torch.cat((names_tensor, sampled_indexes), dim=1)

其中名称张量作为

torch启动。零（0）

和

sampled\u索引

是每次迭代追加的

64

长度张量 名称\u张量=火炬。零（0） 抽样指数=火炬指数（64） names_tensor=torch.cat（（names_tensor，sampled_index.repeat（6））。重塑（6,64） name_tensor.size（） >>火炬尺寸（[6,64]）

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用于先连接张量序列，然后使用

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