Question

我对pytorch相当陌生，我正在尝试在数据加载器中创建数据，我的代码如下所示：

a=[]
.. within a for loop
self.a.append(torch.stack([b[ith_idx][j], \
b[ith_idx][rnd_dist], \
b[rnd_cls_idx][rnd_dist_rnd_cls]]\
))
self.c.append([1,0])

其中，b是张量的python列表。例如，b的第一个元素的形状为torch.Size([46, 3, 512, 512])（3个通道512 x 512）。

        self.a = torch.stack(self.a)
        self.c = torch.tensor(self.c)

，我注意到[500,3,3,512,512]和a的形状分别为b和[500,2]，而我期望500,3,3,512,512和500为张量形状。

关于为什么会发生这种情况的任何指针都是有帮助的。

Answer 1

library(data.table) qxts <- as.xts(as.data.table(q))的形状为c，因为您要向循环内的[500, 2]附加两个值的列表，每次[1,0]。如果您反复添加c或1，那么将有0个元素的列表。

例如，您可以随机添加500或1，如下所示：

或

self.c.append(np.random.randint(2))  # import numpy as np

火炬堆产生错误的尺寸

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