PyTorch中“参差不齐的张量”的解决方法是什么？

Question

Tensorflow提供参差不齐的张量（https://www.tensorflow.org/guide/ragged_tensor）。但是，PyTorch不提供这种数据结构。有没有在PyTorch中构造类似内容的解决方法？

import numpy as np
x = np.array([[0], [0, 1]])
print(x)  # [list([0]) list([0, 1])]

import tensorflow as tf
x = tf.ragged.constant([[0], [0, 1]])
print(x)  # <tf.RaggedTensor [[0], [0, 1]]>

import torch
# x = torch.Tensor([[0], [0, 1]])  # ValueError

Answer 1

PyTorch 正在实现一个叫做的东西NestedTensors，它似乎与RaggedTensorsTensorflow 的目的几乎相同。您可以在此处关注 RFC 和进度。