用pytorch来拼接三维张量

在PyTorch中，可以使用`torch.cat()`函数来拼接三维张量。`torch.cat()`函数的用法如下：

torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None)

其中，`tensors`是要拼接的张量序列，`dim`是指定拼接的维度。下面是一个示例代码，演示如何拼接三维张量：

import torch

# 创建三个三维张量
tensor1 = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
tensor2 = torch.tensor([[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]])
tensor3 = torch.tensor([[[17, 18], [19, 20]], [[21, 22], [23, 24]]])

# 在第一个维度上拼接
concatenated_tensor = torch.cat((tensor1, tensor2, tensor3), dim=0)

print(concatenated_tensor)

输出结果：

tensor([[[ 1,  2],
         [ 3,  4]],

        [[ 5,  6],
         [ 7,  8]],

        [[ 9, 10],
         [11, 12]],

        [[13, 14],
         [15, 16]],

        [[17, 18],
         [19, 20]],

        [[21, 22],
         [23, 24]]])

在上述代码中，我们首先创建了三个形状为(2, 2, 2)的三维张量`tensor1`、`tensor2`和`tensor3`，然后使用`torch.cat()`函数在第一个维度上将它们拼接在一起，即`dim=0`。最后打印输出了拼接后的三维张量`concatenated_tensor`的结果。