如何将(2,3)的Torch Tensor转为(2,5)形式并实现逆变换？

给定形状为(2, 3)的PyTorch张量：

import torch
src = torch.tensor([[1,2,3], [4,5,6]])

要转成形状为(2, 5)的张量，最终形式如下：

tensor([[1, 2, 3, 4, 5],
        [6, 0, 0, 0, 0]])

正变换（(2,3) → (2,5)） #

直接展平原张量后，按目标格式填充到全0的新张量里，高效且直观：

# 展平原张量
flat_src = src.flatten()
# 创建目标形状的全0张量
dst = torch.zeros(2, 5, dtype=src.dtype)
# 填充第一行：取前5个元素
dst[0] = flat_src[:5]
# 填充第二行第一个位置：取第6个元素
dst[1, 0] = flat_src[5]

逆变换（(2,5) → (2,3)） #

提取有效元素、忽略补的0，再重塑回原形状即可：

# 展平目标张量，取前6个有效元素
flat_dst = dst.flatten()[:6]
# 重塑回原形状
restored_src = flat_dst.reshape(2, 3)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ars ML