pytorch

torch

torch提供了很多基础操作，包括数学操作等等。

torch.cat

函数原型

将多个tensor在某一个维度上（默认是第0维）拼接到一起（除了拼接的维度上，其他维度的shape必须一定），最后返回一个tensor。
torch.cat(tensors, dim=0, out=None) → Tensor

Concatenates the given sequence of seq tensors in the given dimension. All tensors must either have the same shape (except in the concatenating dimension) or be empty.

参数

tensors (sequence of Tensors) – 任意类型相同python序列或者tensor
dim (int, optional) - 在第几个维度上进行拼接(只有在拼接的维度上可以不同，其余维度必须相同。
out (Tensor, optional) – 输出的tensor

例子

import torch

x1 = torch.randn(3, 4, 4)
x2 = torch.randn(3, 1, 4)
x = torch.cat([x1, x2], 1)
print(x.size())

输出如下：

torch.Size([3, 5, 4])

torch中图像(img)格式

torch中图像的shape是(‘RGB’,width, height)，而numpy和matplotlib中都是(width, height, ‘RGB’)
matplotlib.pyplot.imshow()需要的参数是图像矩阵，如果矩阵中是整数，那么它的值需要在区间[0,255]之内，如果是浮点数，需要在[0,1]之间。

Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0…1] for floats or [0…255] for integers).

参考文献

1.https://pytorch.org/docs/stable/torch.html