Я использую Pytorch, чтобы попытаться создать 4-мерный тензор (двоичную маску), используя «стопку» трехмерных тензоров, каждый из которых содержит двоичные маски.
Трехмерные тензоры имеют n экземпляров некоторого сегментированного объекта в двоичной маске шириной 704 и высотой 1080.
Допустим, у меня есть три из этих 3-мерных тензоров. Все они имеют размер [n, 704,1080], где n - это количество отдельных объектов (и, следовательно, отдельных двоичных масок) для кадра, 704 - это высота, а 1080 - это ширина:
t1.size = torch.Size([9, 704, 1280])
t2.size = torch.Size([12, 704, 1280])
t3.size = torch.Size([10, 704, 1280])
I хочу создать их стек, добавив четвертое измерение, а. ie. [a, n, 704, 1280], где a - исходный 3-мерный тензор.
Цель состоит в том, чтобы иметь 4-мерный тензор, который может хранить данные многочисленных 3-мерных тензоров.
Я пытался torch.stack([t1, t2, t3]), но это не работает, поскольку второе измерение, n, не согласовано между всеми тензорами.
Как я могу go об этом, так как стек не работает?