torch.concat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor

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：

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.concat的用法

`torch.concat`是PyTorch库中的一个功能，用于将一维、二维或三维张量沿着指定轴连接起来。它的基本语法如下：

torch.concat(tensors, dim=0)

- `tensors`: 这是一个包含要连接的张量的列表或元组。
- `dim` (可选): 默认为0，表示沿着数据的维度（列向量堆叠）进行连接。其他值可以是1（行向量堆叠）或2~3（对于更高维度的张量）。

例如，如果你想把两个长度相同的Tensor沿着第一维（行）合并：

tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
tensor2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

result = torch.concat((tensor1, tensor2), dim=0)  # 输出: [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]

如果你想要连接多维张量，比如将三个3x3的矩阵垂直堆叠（沿深度方向），你可以这样做：

tensor_list = [torch.rand(3, 3) for _ in range(3)]
result = torch.concat(tensor_list, dim=0)  # 沿着0轴（深度）连接

torch.cat()当dim=-1和dim=2时如何拼接

`torch.cat()`函数是PyTorch库中的一个操作，用于将一维、二维或多维张量按照指定维度(dim)连接起来。当你设置`dim=-1`时，它会在最后一个（即最右边）维度上进行拼接，这意味着沿着列方向添加新的元素到现有的张量。例如，如果你有一个形状为`(batch_size, channels, height, width)`的张量列表，`torch.cat(tensors, dim=-1)`会沿深度（通道）方向堆叠所有张量。

另一方面，当你设置`dim=2`时，这表示在第二维度（如果张量有三维或以上的话，通常对应于宽度或列数）进行拼接。这对于将一系列长度相同的行向量（如时间序列数据）横向拼接到一起非常有用。

举个例子：

# 假设我们有两个3x4的张量list
tensor_list_1 = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
tensor_list_2 = torch.tensor([[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]])

# 当dim=-1时
concat_dim_minus_one = torch.cat(tensor_list_1, dim=-1)
print(concat_dim_minus_one.shape)  # 输出 (3, 8)

# 当dim=2时
concat_dim_two = torch.cat(tensor_list_1, dim=2)
print(concat_dim_two.shape)