PyTorch中转置张量后拼接触发AssertionError，请求排查

各张量形状梳理 #

• 初始tensor1形状：(4, 2)，转置后tensor1_t的形状为(2, 4)
• 初始tensor2形状：(10, 4)

拼接操作与断言错误原因 #

用torch.cat在dim=0维度拼接时，要求除拼接维度外的所有维度必须一致。这里tensor1_t和tensor2的dim=1维度都是4，拼接合法，最终concat_tensor的形状是(2+10, 4) = (12, 4)。

你的两个断言都存在逻辑错误：

1. 第一个断言中，你错误使用tensor1_t.shape[1]（值为4）计算拼接后的dim=0长度，实际应该用tensor1_t.shape[0]（值为2），正确的等式是concat_tensor.shape[0] == tensor1_t.shape[0] + tensor2.shape[0]
2. 第二个断言中，你错误将concat_tensor.shape[1]与tensor1_t.shape[0]（值为2）做对比，实际拼接后dim=1维度保持不变，应该与tensor1_t.shape[1]或tensor2.shape[1]（值均为4）对比

修正后的代码 #

import torch

tensor1 = torch.rand(4, 2)
tensor2 = torch.rand(10, 4)

tensor1_t = torch.transpose(tensor1, 0, 1)
concat_tensor = torch.cat((tensor1_t, tensor2), dim=0)

# 修正后的断言
assert concat_tensor.shape[0] == tensor1_t.shape[0] + tensor2.shape[0]
assert concat_tensor.shape[1] == tensor1_t.shape[1]

print(concat_tensor.shape)  # 输出 torch.Size([12, 4])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者spoolito