torcch.stack
时间: 2023-09-05 17:01:08 浏览: 37
torch.stack是PyTorch中的一个函数,用于将一个元组、列表或tensor的序列沿着新的维度进行堆叠。这个函数可以输入多个tensor,并将它们沿着指定的维度进行堆叠,返回一个新的tensor。
torch.stack函数有一个必填的参数tensors,它接受一个元组、列表或tensor的序列作为输入。它还有一个可选的参数dim,用于指定堆叠后的新维度,默认为0。当使用dim时,对于输入的tensor序列,它们的size在所有除了dim维度上的维度上必须相同。
torch.stack的作用是将输入的tensor序列沿着指定的维度进行堆叠,生成一个新的tensor。堆叠后的tensor会增加一个新的维度,维度的大小为输入tensor序列的个数。堆叠后的tensor与输入tensor序列在除了新维度之外的其他维度上具有相同的大小。
例如,输入tensor序列为[torch.tensor(1), torch.tensor(2), torch.tensor(3)],利用torch.stack函数进行堆叠,若指定dim=0,那么输出的tensor将具有维度为(3,),即一个一维的tensor,包含了输入tensor序列中的所有数值。
总之,torch.stack函数是在PyTorch中用于将tensor序列沿着指定维度进行堆叠的一个函数,可以方便地将多个tensor进行组合。
相关问题
torch.stack
torch.stack函数是一个用于将多个张量在指定维度上进行堆叠的函数。它的作用是将多个相同形状的张量按照指定的维度进行连接,生成一个新的张量。与torch.cat函数不同的是,torch.stack会增加一个新的维度进行堆叠。[2]
举个例子来说明,假设我们有两个3x3的矩阵a和b,我们可以使用torch.stack函数将它们在不同的维度上进行堆叠。比如,使用dim=0,我们可以将a和b在第0维度上进行堆叠,生成一个2x3x3的张量。[1]
另外,我们也可以使用不同的维度进行堆叠。比如,使用dim=2,我们可以将a和b在第2维度上进行堆叠,生成一个3x3x2的张量。[3]
总结来说,torch.stack函数可以将多个张量在指定维度上进行堆叠,生成一个新的张量。它的作用类似于将多个矩阵按照指定维度进行拼接。
torch.stack示例
当您想要将多个张量按照一个新的维度进行堆叠时,可以使用torch.stack函数。下面是一个示例:
```python
import torch
# 创建三个张量
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6])
tensor3 = torch.tensor([7, 8, 9])
# 使用torch.stack将这三个张量沿着新的维度0进行堆叠
stacked_tensor = torch.stack([tensor1, tensor2, tensor3], dim=0)
print(stacked_tensor)
```
输出结果会是一个形状为(3, 3)的张量,其中每一行代表原始张量之一:
```
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
```
在这个示例中,我们创建了三个形状相同的一维张量,并使用torch.stack将它们堆叠到一个新的维度0上,得到了一个二维张量。