PyTorch中如何创建形状为(k, x.shape)的新张量？

你需要基于现有张量x创建一个开头新增k维度的张量y，直接使用torch.empty((k, x.shape))会报错，因为x.shape是torch.Size类型，无法和整数k直接组成合法的形状参数。这里提供几种通用的实现方法，无需预先知晓x的维度数量：

• 方法一：元组拼接
  利用torch.Size是元组子类的特性，直接和包含k的元组拼接：

  y = torch.empty((k,) + x.shape)
  

• 方法二：使用torch.Size的insert方法
  在原形状的最前面插入k维度，生成新的形状对象：

  y = torch.empty(torch.Size(x.shape).insert(0, k))
  

• 方法三：列表转换插入
  将原形状转为列表后插入k，再传入torch.empty：

  shape_list = list(x.shape)
  shape_list.insert(0, k)
  y = torch.empty(shape_list)
  

以上三种方法都能自动适配x的任意维度数，替代需要手动罗列x.shape[0]、x.shape[1]的繁琐写法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者0xbadf00d