python - PyTorch中 “ragged/jagged tensors”的解决方法是什么？

Tensorflow提供参差不齐的张量(https://www.tensorflow.org/guide/ragged_tensor)。但是PyTorch没有提供这样的数据结构。有没有变通办法在PyTorch中构造类似的东西？

import numpy as np
x = np.array([[0], [0, 1]])
print(x)  # [list([0]) list([0, 1])]

import tensorflow as tf
x = tf.ragged.constant([[0], [0, 1]])
print(x)  # <tf.RaggedTensor [[0], [0, 1]]>

import torch
# x = torch.Tensor([[0], [0, 1]])  # ValueError

最佳答案

PyTorch正在实现一种称为NestedTensors的东西，这似乎与Tensorflow中的RaggedTensors几乎具有相同的目的。您可以遵循RFC并前进here。

关于python - PyTorch中 “ragged/jagged tensors”的解决方法是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/58287925/