能否将三个输入张量合并为单个张量输入ANN模型？

可以实现将三个张量合并为单个张量输入，但需要调整模型的forward函数及输入处理逻辑，具体操作步骤如下：

1. 合并输入张量 #

首先要将三个张量拼接成单一张量，需先对齐维度：

• input_ids 和 attention_mask 为 (1, 345) 二维张量，需扩展为三维后再与 (1, 345, 4) 的 bbox 拼接。

示例代码：

input_ids = torch.randint(1, 512,(1,345))
attention_mask = torch.randint(1, 512,(1,345))
bbox = torch.randint(1, 512,(1,345,4))

# 扩展维度至(1,345,1)，与bbox最后一维对齐
input_ids_expanded = input_ids.unsqueeze(-1)
attention_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1)

# 沿最后一维拼接，得到shape为(1,345,6)的合并张量
combined_input = torch.cat([input_ids_expanded, attention_mask_expanded, bbox], dim=-1)

2. 修改模型forward函数 #

原forward函数接收三个独立参数，需改为接收合并张量，并在函数内部拆分出原始三个张量：

def forward(
    self,
    combined_input=None,  # 新增合并输入参数
    token_type_ids=None,
    valid_span=None,
    position_ids=None,
    head_mask=None,
    inputs_embeds=None,
    encoder_hidden_states=None,
    encoder_attention_mask=None,
    past_key_values=None,
    use_cache=None,
    output_attentions=None,
    output_hidden_states=None,
    return_dict=None,
    images=None,
):
    # 从合并张量中拆分出原始输入
    input_ids = combined_input[..., 0].squeeze(-1)  # 恢复为(1,345)
    attention_mask = combined_input[..., 1].squeeze(-1)  # 恢复为(1,345)
    bbox = combined_input[..., 2:]  # 恢复为(1,345,4)
    
    # 后续保留原模型计算逻辑，使用拆分后的张量进行运算
    # ...（原模型核心计算代码）

3. 调用修改后的模型 #

调整后直接传入合并张量即可：

model = MyNetwork("mypath")
torch_out = model(combined_input)
print(torch_out)

注意事项 #

• 拼接与拆分的维度需严格对应，避免维度不匹配报错；
• 若模型在其他脚本中有调用，需同步修改调用逻辑，或保留兼容处理（同时支持合并张量与独立参数输入）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者4daJKong