torch.stack和torch.cat有什么区别,用代码详细说明
时间: 2023-04-05 11:03:56 浏览: 92
torch.stack和torch.cat都是PyTorch中用于拼接张量的函数,但它们有一些区别。
torch.cat是将多个张量按照指定的维度拼接在一起,返回一个新的张量。例如:
```
import torch
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 3)
z = torch.cat([x, y], dim=0)
print(z.shape) # 输出 torch.Size([4, 3])
```
这里将x和y按照第0维拼接在一起,得到一个4x3的张量。
而torch.stack则是将多个张量按照新的维度拼接在一起,返回一个新的张量。例如:
```
import torch
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 3)
z = torch.stack([x, y], dim=0)
print(z.shape) # 输出 torch.Size([2, 2, 3])
```
这里将x和y按照新的第0维拼接在一起,得到一个2x2x3的张量。
因此,torch.cat和torch.stack的区别在于拼接的维度不同。如果要在已有的维度上拼接张量,可以使用torch.cat;如果要创建新的维度并拼接张量,可以使用torch.stack。
相关问题
torch.cat和torch.stack有什么区别
torch.cat和torch.stack都是PyTorch中用于合并张量的函数,但它们有一些区别。
torch.cat函数用于按指定的维度拼接多个张量。它将多个张量按照给定的维度进行连接,返回一个新的张量。拼接时,除了指定的维度外,其他维度的大小必须相同。例如,如果有两个形状为(3, 4)和(3, 5)的张量,可以使用torch.cat沿着第二个维度拼接它们,得到一个形状为(3, 9)的新张量。
torch.stack函数用于在新创建的维度上堆叠多个张量。它将多个张量按顺序堆叠在一起,返回一个新的张量。堆叠时,所有张量的形状必须相同。例如,如果有两个形状为(3, 4)的张量,可以使用torch.stack在新创建的维度上堆叠它们,得到一个形状为(2, 3, 4)的新张量。
总结一下:
- torch.cat用于在现有维度上拼接多个张量。
- torch.stack用于在新创建的维度上堆叠多个张量。
torch.stack和torch.cat有什么区别
torch.stack和torch.cat都是PyTorch中用于张量拼接的函数,但它们的区别在于拼接的维度不同。torch.cat是在指定维度上将多个张量拼接在一起,而torch.stack是在新的维度上将多个张量堆叠在一起。具体来说,torch.cat的输入张量必须在除拼接维度外的所有维度上大小相同,而torch.stack的输入张量必须在所有维度上大小相同。