是否有从 1 通道数据到 3 通道的 PyTorch 转换？
pytorch 250
原文标题 ：Is there a PyTorch transform to go from 1 Channel data to 3 Channels?
我通过 PyTorch 数据集使用 emnist 数据集以及需要 3 通道输入的神经网络。
我想使用 PyTorch 转换将我的 1D 灰度复制到 3D，这样我就可以将相同的网络用于 1D 和 3D 数据。
我可以使用哪种转换？或者我将如何按照此处的建议扩展 PyTorch 转换：https://stackoverflow.com/a/50530923/18895809
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Deusy94 评论您可以简单地使用：
import torch img = torch.zeros((1, 200, 200)) # img shape = (1, 200, 200) img2 = torch.cat([img, img, img], dim=0) # img shape2 = (3, 200, 200)如果您愿意，您甚至可以根据上述代码片段编写自己的转换代码。您需要创建一个简单的可调用类，正如 wiki 中所述：https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/custom_dataset_transforms_loader。 html
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