如何将列表中的列表转换为火炬张量？

Question

我想将列表列表转换为 torch.LongTensor。

序列列表中的元素表示嵌入索引，每个列表的大小不同。

例如，

tmp = [[7, 1], [8, 4, 0], [9]]
tmp = torch.LongTensor(tmp)

这个 occrus TypeError: not a sequence

如何将列表中不同大小的列表转换为火炬张量？

Answer 1

您正在寻找嵌套张量（请参阅文档）。

import torch

tmp = [[7, 1], [8, 4, 0], [9]]

tmp = list(map(torch.as_tensor, tmp))
tmp = tmp = torch.nested.as_nested_tensor(tmp, dtype=torch.long)

tmp
>>> nested_tensor([
  tensor([7, 1]),
  tensor([8, 4, 0]),
  tensor([9])
])

或者，您也可以将张量填充到相同的长度：

tmp = torch.nested.to_padded_tensor(tmp, 0).long()
tmp
>>> tensor([
  [7, 1, 0],
  [8, 4, 0],
  [9, 0, 0]
])

Answer 2

欢迎来到 StackOverflow

这将解决您的问题：

tmp = torch.LongTensor(list(map(lambda x: x + [0] * (max(map(len, tmp)) - len(x)), tmp)))

解释：

# 1
map(lambda x: x + [0] * (max(map(len, tmp)) - len(x)), tmp)
  # -> [[7, 1, 0], [8, 4, 0], [9, 0, 0]]

# 2
torch.LongTensor([[7, 1, 0], [8, 4, 0], [9, 0, 0]])
  # -> tensor([[7, 1, 0],
  #            [8, 4, 0],
  #            [9, 0, 0]])

Answer 3

import torch
import itertools

tmp = [[7, 1], [8, 4, 0], [9]]
tmp = torch.LongTensor(list(itertools.chain(*tmp)))

如果您不需要保持形状，这可能会有所帮助。