将张量列表转换为张量

【问题标题】：Covnert a List of Tensors to a Tensor将张量列表转换为张量
【发布时间】：2020-08-05 17:59:44
【问题描述】：

我有一个这样的张量列表：

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

我希望它是这种形式：

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

我该怎么做？感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： pytorch tensor backpropagation

【解决方案1】：

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（它创建一个新的维度来连接）：

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>)

【讨论】：