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成功解决
RuntimeError: zero-dimensional tensor (at position 0) cannot be concatenated

报错内容

程序在这一步报错
objv_all = torch.cat((objv_all, objv))

于是分别打印出了objv_all, objv
结果：

原来是输入一个是数一个是列表

原因分析

直接上代码

① 两个变量都是tensor([])的形式

import torch
objv_all = torch.tensor([0.1])
objv = torch.tensor([0.2])
print(objv_all)
print(objv)
objv_all = torch.cat((objv_all, objv))
print(objv_all)

运行结果：
tensor([0.1000])
tensor([0.2000])
tensor([0.1000, 0.2000])
结果分析：
如果两个变量都是tensor([])的形式，则不报错。

② 两个变量都是tensor([])的形式

import torch
objv_all = torch.tensor(0.1)
objv = torch.tensor(0.2)
print(objv_all)
print(objv)
objv_all = torch.cat((objv_all, objv))
print(objv_all)

运行结果

此时报错

③两个变量是tensor()和tensor([])的形式

import torch
objv_all = torch.tensor(0.1)
objv = torch.tensor([0.2])
print(objv_all)
print(objv)
objv_all = torch.cat((objv_all, objv))
print(objv_all)

运行结果：

此时也报错

解决方法

由上分析可得，如果两个变量都是**tensor([])**的形式，则不报错。
有一方不是这个形式，则objv_all = torch.cat((objv_all, objv))则会报错。

将tensor(0.1)转化为tensor([0.1])的代码如下：

【使用np.expand_dims扩充维度】

import numpy as np
objv_all = torch.tensor(0.1).cuda()
print(objv_all)
objv_all = objv_all.cpu()
objv_all = np.expand_dims(objv_all, 0)
print(objv_all)
objv_all = torch.tensor(objv_all).cuda()
print(objv_all)

运行结果：

将③代码修改成正确代码

import torch
import numpy as np
objv_all = torch.tensor(0.1)
objv = torch.tensor([0.2])
objv_all = np.expand_dims(objv_all, 0)
print(objv_all)
objv_all = torch.tensor(objv_all)
print(objv_all)
print(objv)
objv_all = torch.cat((objv_all, objv))
print(objv_all)

运行结果：

修改成功！不报错了！

本文标签： DimensionalRuntimeErrorTensorconcatenatedPosition

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