Comment convertir une liste de tenseurs en un torch::Tensor ?

Question

J'essaie de convertir le code Python suivant en son équivalent libtorch :

tfm = np.float32([[A[0, 0], A[1, 0], A[2, 0]],
                  [A[0, 1], A[1, 1], A[2, 1]]
                 ])

Dans Pytorch, nous pourrions simplement utiliser torch.stack ou simplement utiliser un torch.tensor() comme ci-dessous :

tfm = torch.tensor([[A_tensor[0,0], A_tensor[1,0],0],
                    [A_tensor[0,1], A_tensor[1,1],0]
                   ])

Cependant, dans libtorch, cela ne tient pas, c'est-à-dire que je ne peux pas simplement faire :

auto tfm = torch::tensor ({{A.index({0,0}), A.index({1,0}), A.index({2,0})},
                           {A.index({0,1}), A.index({1,1}), A.index({2,1})}
                         });

ou même en utilisant un std::vector ne fonctionne pas. Il en va de même pour torch::stack. J'utilise actuellement trois torch::stack pour y arriver :

auto x = torch::stack({ A.index({0,0}), A.index({1,0}), A.index({2,0}) });
auto y = torch::stack({ A.index({0,1}), A.index({1,1}), A.index({2,1}) });
tfm = torch::stack({ x,y });

Existe-t-il une meilleure façon de procéder ? Peut-on le faire en utilisant une ligne unique ?

Answer 1

Donc C++ libtorch ne permet pas la construction de tenseurs à partir d'une liste de listes de tenseurs comme Pytorch (pour autant que je sache), mais vous pouvez toujours obtenir ce résultat avec torch::stack (mis en œuvre aquí si vous êtes intéressés) et view :

auto tfm = torch::stack( {A[0][0], A[1][0], A[2][0], A[0][1], A[1][1], A[2][1]} ).view(2,3);