张板填充pytorch

发布于 2025-01-24 21:18:21 字数 1985 浏览 2 评论 0原文

晚上好，
我在某些张量的尺寸上遇到了一些麻烦，我想用0排的行添加它们，但我没有设法这样做。我的张量尺寸为x乘8个，我想添加0s的行（每个元素的8个元素），直到它们达到与列表中排最大的张量相同的张量。我获得了最大尺寸：

max([x.size() for x in dataset])

但是我迷失方向如何踩踏行。非常感谢您的帮助。
PD：以防万一，这是我的张量之一的一个示例：

tensor([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

如果张张量再有2行：所需的输出：

tensor([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

原文

Good evening,
I am having a little trouble with the dimensions of some tensors and I would like to pad them with rows of 0s but I am not managing to do it.
My tensors are of size X by 8 and I want to add rows of 0s (of 8 elements each) until they reach the same size as the tensor with the largest amount of rows in a list.
I've obtained the maximum size with:

max([x.size() for x in dataset])

But I am lost on how to pad the rows.
Thanks a lot for your help.
Pd: Just in case, here is one example of one of my tensors:

tensor([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

Desired output if the tensor would have 2 more rows:

tensor([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
    [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

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哥，最终变帅啦 2025-01-31 21:18:21

您可以使用 torch.nn.functional.pad.pad功能：

x = torch.tensor([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
                  [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
                  [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
                  [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

给定最多的行，行（此处行= 6）：

>>> F.pad(x, (0,0,0,rows-len(x)), value=0)
tensor([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

You can utilize the torch.nn.functional.pad function:

x = torch.tensor([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
                  [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
                  [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
                  [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

Given a maximum number of rows, rows (here rows = 6):

>>> F.pad(x, (0,0,0,rows-len(x)), value=0)
tensor([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

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