torch.cat()各参数
时间: 2023-08-16 18:02:53 浏览: 35
`torch.cat()`是一个PyTorch操作,用于将多个张量(Tensors)沿指定的维度进行拼接。它接受一个可迭代对象作为参数,其中包含要拼接的张量,以及一个`dim`参数,用于指定拼接的维度。
具体来说,`torch.cat()`的参数如下:
- `tensors`:一个可迭代对象,包含要拼接的张量。这可以是一个张量列表、元组或其他可迭代对象。
- `dim`:一个整数值,表示要沿着哪个维度进行拼接。例如,`dim=0`表示沿着第一个维度(行)进行拼接,`dim=1`表示沿着第二个维度(列)进行拼接,依此类推。
示例用法:
```
result = torch.cat(tensors, dim)
```
其中,`tensors`是要拼接的张量列表或元组,`dim`是要拼接的维度。结果将返回一个新的张量,其中包含了所有输入张量在指定维度上的拼接结果。
相关问题
torch.cat参数
torch.cat函数有两个参数。第一个参数是tensor元组或者tensor列表,用于指定要连接的矩阵。第二个参数是dim,用于指定连接的维度。如果tensor是二维的,dim=0表示在行上连接,dim=1表示在列上连接。需要注意的是,在行上连接时,是扩展行进行连接;在列上连接时,是扩展列进行连接。连接的tensor必须具有相同的shape,除了连接的维度上的shape值可以不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.cat函数深入详解](https://blog.csdn.net/qq_37715291/article/details/122119539)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Pytorch中torch.cat()函数解析](https://blog.csdn.net/flyingluohaipeng/article/details/125038212)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
torch.cat和torch.concate
torch.cat和torch.concat都是PyTorch中用于连接张量的函数。
torch.cat函数用于沿指定维度连接张量。它接受一个张量序列作为输入,并返回一个沿指定维度连接后的新张量。例如,如果要将两个形状相同的张量沿着行维度连接起来,可以使用torch.cat(tensors, dim=0)。
torch.concat函数是CSDN开发的一个特殊版本,它与torch.cat功能相似,也用于沿指定维度连接张量。它接受一个张量序列和一个整数参数dim作为输入,并返回一个沿指定维度连接后的新张量。例如,可以使用torch.concat(tensors, dim=0)来将两个形状相同的张量沿着行维度连接起来。
总结来说,torch.cat和torch.concat都可以用于连接张量,执行的操作相似。只是它们是由不同的开发者开发的,所以在使用时需要注意使用正确的函数名称。
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