torch.cat()

torch.cat()是PyTorch中的一个函数，用于将多个张量（tensor）按照指定的维度进行拼接（concatenate）操作。函数的语法如下：

torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor

其中，tensors是一个张量列表，dim指定拼接的维度，out是输出的张量。举个例子，假设有两个形状为(2,3)的张量a和b，要将它们沿着第0维度进行拼接，可以使用以下代码：

import torch

a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(2, 3)

c = torch.cat([a, b], dim=0)

print(c.shape) # 输出：torch.Size([4, 3])

这里将a和b组成一个张量列表，然后指定dim=0，表示沿着第0维度进行拼接，最终得到形状为(4,3)的张量c。

相关问题

torch.cat

torch.cat() 是 PyTorch 中的一个函数，用于将张量沿着指定的维度进行拼接。它的语法如下：

torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor

其中，tensors 是要拼接的张量序列，dim 是拼接的维度，out 是拼接结果的输出张量（可选参数）。

例如，假设有两个形状为 (2, 3) 的张量 a 和 b，我们可以使用 torch.cat() 将它们沿着第 0 维拼接成一个形状为 (4, 3) 的张量：

import torch

a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(2, 3)
c = torch.cat([a, b], dim=0)
print(c.shape)  # 输出：(4, 3)

注意，要求拼接的张量在除了指定维度以外的其他维度上大小相同，否则会抛出异常。

torch.cat和torch.concat和torch.concatenate

`torch.cat` 和 `torch.concat` 是相同的函数，用于将张量沿着指定的维度拼接。而 `torch.concatenate` 是 `torch.cat` 的别名，也可以用于相同的目的。

这些函数的使用方法如下：

import torch

# 沿着第0个维度拼接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(3, 3)
z = torch.cat([x, y], dim=0)  # 或者 torch.concat([x, y], dim=0)

# 沿着第1个维度拼接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 2)
z = torch.cat([x, y], dim=1)  # 或者 torch.concat([x, y], dim=1)

注意，`torch.cat` 和 `torch.concat` 都是用于拼接张量的函数，而 `torch.stack` 则是用于堆叠张量的函数。