我有大小为2x8x8的张量示例，并且我正在使用PyTorch Dataloader处理它们。但现在我想再添加一个大小为1的一维张量（单个数字）作为输入。

因此，神经网络有两个输入参数，一个用于卷积层的多维参数，另一个是稍后将要拼接的额外参数。

可能我可以使用两个dataloader，每个张量形状使用一个，但这样我无法对它们进行洗牌。

我如何使用单个PyTorch Dataloader来处理这两个不同的输入张量？

回答：

这不是关于dataloader的问题，这应该在你的数据集中完成。通过让它继承自torch.util.data.Dataset来实现你自己的数据集（你需要实现__len__和__getitem__）。让你的__getitem__方法返回两个张量，你应该没问题。

如果你需要，可以参考这个教程。