torch stack和cat的区别
时间: 2024-04-27 20:20:22 浏览: 43
torch.stack() 和 torch.cat() 都是 PyTorch 中用于张量拼接的函数,但它们有一些区别。
1. 拼接的维度:
- torch.stack():在新创建的维度上进行拼接。
- torch.cat():在现有的维度上进行拼接。
2. 输入张量的形状:
- torch.stack():要求输入张量具有相同的形状。
- torch.cat():对输入张量的形状没有特殊要求。
3. 输出张量的形状:
- torch.stack():会增加一个新的维度,拼接后的张量形状会比输入张量的形状更高一维。
- torch.cat():不会增加新的维度,拼接后的张量形状与输入张量的形状保持一致。
举个例子来说明这两个函数之间的区别:
假设有两个形状为 (3, 4) 的张量 tensor1 和 tensor2,我们可以使用 torch.stack() 将它们在新创建的维度 0 上进行拼接:
```python
result = torch.stack((tensor1, tensor2), dim=0)
```
这将生成一个新的张量 result,形状为 (2, 3, 4)。
而使用 torch.cat() 在现有的维度 0 上进行拼接:
```python
result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)
```
这将生成一个新的张量 result,形状为 (6, 4)。
总结:torch.stack() 会增加一个新的维度,而 torch.cat() 不会增加新的维度。
希望以上解答对您有帮助!如有任何其他问题,请随时提问。