Pytorch 张量表示具有颜色值的 3D 网格答案

【问题标题】：Pytorch tensor representing a 3D grid with color valuesPytorch 张量表示具有颜色值的 3D 网格
【发布时间】：2021-03-14 23:14:54
【问题描述】：

给定表示 3D 网格上 X、Y、Z 坐标密度的密度值（标量）列表，我将如何创建可以存储此信息的单个张量？

即例如，尺寸为 1x20x20x20 的张量将表示 20x20x20 网格，这样：

print(tensor[:,x1,y1,z1])
0.6

print(tensor[:,x2,y2,z2])
0.4

【问题讨论】：

所以你想把1x20*20*20张量转换成1x20x20x20张量？
我想要一个 1x20x20x20 的张量，其中第一维值是我的自定义值而不是随机值。
如果我有一个 20x20x20 网格的 XYZ 坐标，以及每个坐标的对应值，我将如何用我的值创建一个形状为 1x20x20x20 的张量
但是您的输入数据是如何布局的，是具有每个 XYZ 点的所有值的 1D 张量还是 3D 张量，在这种情况下，您为什么要将其变成 4D 张量？
目前它是一个 1D 张量，每个索引对应 20x20x20 网格中的一个 3D 点，这意味着张量的长度为 8,000。它只是保存表示每个 xyz 坐标密度的标量。我想将其转换为形状为 1x20x20x20 的张量。

【解决方案1】：

根据您的 cmets，您希望将 (2000) 1D-tensor 转换为 (1x20x20x20) 4D-tensor。

假设您的初始张量布局如下：

X = torch.tensor([111,112,113,121,122,123,131,132,133,211,212,213,221,222,223,231,232,233,311,312,313,321,322,323,331,332,333])

这就像在上面使用视图一样简单：

xyz = X.view(3, 3, 3, 1)

而且，X[0, 1, 2] 将按预期为您提供 [123]。

【讨论】：