torch.cat()各参数

`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 dim参数的作用

`torch.cat()`函数中的`dim`参数是关键，它控制了沿着哪个维度进行张量的拼接。具体来说：

- 当`dim=0`时（默认），张量将在第一个轴（通常是行或样本轴）上拼接，这对于逐层堆叠多维数组非常有用。
- 如果`dim`设置为一个正整数，则沿该特定维度进行拼接。例如，如果你有一个三维张量（N x C x H x W），设置`dim=1`会按通道（channels）合并张量。
- 对于负数索引，从最后一个维度开始计数。例如，`dim=-1`表示在深度（depth）方向上拼接。

举个例子[^2]：

# 假设我们有三个一维张量，每个代表一个人的身高
tensor1 = torch.tensor([55])
tensor2 = torch.tensor([60])
tensor3 = torch.tensor([65])

# 使用dim=0拼接它们，相当于创建一个新的行向量，包含三个人的身高
result = torch.cat((tensor1, tensor2, tensor3), dim=0)

在这个例子中，`result`将会是一个形状为`(3,)`的新张量，包含了原始张量的内容。

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%"]
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