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python torch.cat

时间: 2023-10-15 10:24:15 浏览: 183

torch.cat()函数的官方解释，详解以及例子

可以直接看最下面的例子，再回头看前面的解释，就很明白了。在pytorch中，常见的拼接函数主要是两个，分别是： stack() cat() 一般torch.cat()是为了把函数torch.stack()得到tensor进行拼接而存在的。区别参考链接torch.stack()，但是本文主要说cat()。前言和python中的内置函数cat()，在使用和目的上，是没有区别的。 1. cat()官方解释 —-torch.cat(inputs, dim=0) → Tensor 函数目的：在给定维度上对输入的张量序列seq 进行连接操作。 outputs = torch.cat(input

torch.cat函数是PyTorch中的一个函数，用于将多个tensor按照指定的维度进行拼接。与torch.stack函数不同，torch.cat函数是在给定维度上进行拼接，而不是创建新的维度。具体使用时，可以通过指定dim参数来选择在哪个维度上进行拼接。例如，torch.cat(inputs, dim=0)表示在第0维度上进行拼接，而torch.cat(inputs, dim=1)表示在第1维度上进行拼接。需要注意的是，dim参数的取值范围应该在[-2, 1]之间，否则会出现维度超出范围的错误。 torch.cat函数和Python中的内置函数cat()在使用和目的上没有区别，唯一的区别在于前者操作对象是tensor。总结起来，torch.cat函数是用于将多个tensor按照指定维度进行拼接的函数，可以方便地对多个tensor进行合并操作。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [torch.cat()函数的官方解释，详解以及例子](https://blog.csdn.net/xinjieyuan/article/details/105208352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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