将张量列表转换为 PyTorch 的张量张量

Question

我有以下代码：

import torch

list_of_tensors = [ torch.randn(3), torch.randn(3), torch.randn(3)]
tensor_of_tensors = torch.tensor(list_of_tensors)

我遇到了以下错误：

ValueError：只有一个元素的张量可以转换为Python标量。

如何将PyTorch中的张量列表转换为张量张量？

- Kenny Smith

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这个回答解决了您的问题吗？将张量列表转换为PyTorch张量 - dennlinger

谢谢您的评论，我看到了这篇文章，但它并没有回答我的问题。我不想要一个大张量，我想要一个张量的张量。 - Kenny Smith

在您看来，“张量的张量”和张量中的附加维度有什么区别？ - dennlinger

使用 tensor.cat，我将获得一个大小为 9 的张量。 我想要获得一个大小为 (3,3) 的张量。 - Kenny Smith

抱歉，我不小心链接了错误的答案，对此我深表歉意。你要找的函数是torch.stack()，之前也在Stackoverflow上回答过这个问题，尽管我无法更改我的重复投票。例如可以看这里here。如果需要更多细节，请随时回复。 - dennlinger

Answer 1

这里有一个解决方案：

tensor_of_tensors = torch.stack((list_of_tensors))
print(tensor_of_tensors) #shape (3,3)

- Prajot Kuvalekar

Answer 2

你也可以将torch张量转换为NumPy数组，然后再将它们转换回张量

list_of_tensors = [torch.randn(3).numpy(),torch.randn(3).numpy(),torch.randn(3).numpy()]
tensor_of_tensors = torch.tensor(list_of_tensors)

- Aarish Alam