可以给我详细介绍一下pyhton中的torch.cat()

在PyTorch库中，`torch.cat()`函数是用于沿着给定的维度（axis）连接两个或多个张量（tensor）。这个操作类似于数学中的向量或矩阵拼接，常用于处理深度学习中的序列数据或者组合特征。

函数的基本语法如下：

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

参数说明：
- `tensors`: 要连接的一系列张量，它们的形状需要在指定的维度上匹配，除了该维度以外的所有维度都应该相同。
- `dim` (可选): 连接的维度，默认为0（表示沿列方向连接，即横向），其他正整数表示沿行方向连接（纵向）。
- `out` (可选): 如果提供了，结果将被存储在这个预分配的张量中，而不是创建一个新的张量。

例子：

import torch

# 创建两个长度为2的张量
tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
tensor2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 沿着第一维（列）拼接
concatenated_tensor = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)
print(concatenated_tensor)  # 输出：[[1, 2]
                            #        [3, 4]
                            #        [5, 6]
                            #        [7, 8]]