torch.concat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor
时间: 2023-07-08 08:18:28 浏览: 59
这是一个函数签名,它属于 PyTorch 库中的 torch 模块。它的作用是将一组张量沿着指定维度进行拼接,并返回拼接后的结果张量。
具体来说,它的参数含义如下:
- tensors:要拼接的张量序列,可以是元组、列表或其他可迭代对象。
- dim:拼接的维度。默认为 0,表示沿着第一个维度进行拼接。
- out:输出张量,用于保存拼接结果。如果不指定,将创建一个新的张量。
例如,假设有两个形状为 (2, 3) 的张量 a 和 b,可以使用以下代码将它们沿着第一维进行拼接:
``` python
import torch
a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(2, 3)
c = torch.cat((a, b), dim=0)
print(c.shape) # 输出 (4, 3)
```
注意,torch.cat 函数并不会改变原始张量的形状,而是返回一个新的张量。如果需要直接修改原始张量,可以使用类似 torch.stack 的函数。
相关问题
torch.concatenate和torch.concat
在PyTorch中,`torch.cat`函数可以用来沿着指定的维度拼接张量。`torch.cat`的语法是:
```python
torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor
```
其中,`tensors`是要拼接的张量序列,`dim`是沿着哪个维度进行拼接,默认为0,表示在第0维度上拼接。`out`是输出张量,如果提供了输出张量,则会将结果拷贝到输出张量中。
`torch.cat`函数将拼接张量的所有维度都看作一个整体,因此它要求所有输入张量除了指定的拼接维度以外,其它维度都应该一样。如果输入张量的维度不一致,则可以使用`torch.stack`函数将它们堆叠成同样维度的张量后再拼接。
与`torch.cat`类似的函数还有`torch.stack`和`torch.chunk`。`torch.stack`函数将输入张量序列沿着新的维度堆叠起来,而`torch.chunk`函数将张量沿着指定维度分成若干块。
torch.concat用法,各参数含义
torch.concat是PyTorch中的一个函数,用于将多个张量拼接在一起。其基本语法如下:
```python
torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor
```
其中,参数含义如下:
- `tensors`:需要拼接在一起的张量序列,可以是一个列表或元组。
- `dim`:在哪个维度上进行拼接,默认为0,表示在第一个维度上进行拼接。
- `out`:输出张量,如果不为None,则将结果拷贝到输出张量中。
例如,假设有两个张量a和b,它们的shape分别为(2, 3)和 (2, 4),我们可以按照如下方式将它们在第二个维度上拼接起来:
```python
import torch
a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(2, 4)
c = torch.cat([a, b], dim=1)
print(c.shape) # 输出(2, 7)
```
在上述示例中,我们首先使用`torch.randn`函数生成了两个大小不同的张量a和b,然后使用`torch.cat`函数将它们在第二个维度上进行拼接,并将结果保存到c中。最后,我们打印c的shape,可以看到它的shape是(2, 7),符合我们的预期。
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