dask array.stack

`dask.array.stack`是Dask数组的一个函数，用于将多个Dask数组沿着新的维度堆叠在一起。它的语法如下：

dask.array.stack(arrays, axis=0)

其中，`arrays`是一个Dask数组列表，`axis`是新的维度的索引。

例如，我们有两个Dask数组：

import dask.array as da

x = da.ones((2, 3), chunks=(1, 3))
y = da.zeros((2, 3), chunks=(1, 3))

我们可以使用`stack`函数将它们沿着新的维度堆叠在一起：

z = da.stack([x, y], axis=0)

这将创建一个新的Dask数组`z`，它的形状为`(2, 2, 3)`，其中第一个维度是新的维度，第二个和第三个维度是原来的维度。

相关问题

torch.mean torch.stack

torch.mean函数是PyTorch中的一个函数，用于计算张量的均值。它可以用于张量的全局均值计算，也可以沿着指定的维度计算均值。

torch.stack函数是PyTorch中的一个函数，用于将多个张量按照指定维度进行堆叠。它可以用于在给定维度上创建一个新的张量，其中包含输入张量的副本。

根据引用中提供的信息，torch.stack函数可以用于创建多个[x,x,x,x]的tensor变量。通过在torch.stack函数中指定dim参数的不同值，可以在不同的维度上进行堆叠操作。例如，torch.stack([x,x], dim=0)将在第0维度上对x进行堆叠，torch.stack([x,x], dim=1)将在第1维度上对x进行堆叠，以此类推。

同时，torch.stack函数也可以与其他函数一起使用，例如torch.stack.max、torch.stack.mean和torch.stack.sum。这些函数可以对使用torch.stack函数创建的张量进行相应的最大值、平均值和求和操作。

综上所述，torch.mean函数用于计算张量的均值，torch.stack函数用于将多个张量按照指定维度进行堆叠。这两个函数可以在PyTorch中用于处理张量数据的计算和操作。

torcch.stack

torch.stack是PyTorch中的一个函数，用于将一个元组、列表或tensor的序列沿着新的维度进行堆叠。这个函数可以输入多个tensor，并将它们沿着指定的维度进行堆叠，返回一个新的tensor。

torch.stack函数有一个必填的参数tensors，它接受一个元组、列表或tensor的序列作为输入。它还有一个可选的参数dim，用于指定堆叠后的新维度，默认为0。当使用dim时，对于输入的tensor序列，它们的size在所有除了dim维度上的维度上必须相同。

torch.stack的作用是将输入的tensor序列沿着指定的维度进行堆叠，生成一个新的tensor。堆叠后的tensor会增加一个新的维度，维度的大小为输入tensor序列的个数。堆叠后的tensor与输入tensor序列在除了新维度之外的其他维度上具有相同的大小。

例如，输入tensor序列为[torch.tensor(1), torch.tensor(2), torch.tensor(3)]，利用torch.stack函数进行堆叠，若指定dim=0，那么输出的tensor将具有维度为(3,)，即一个一维的tensor，包含了输入tensor序列中的所有数值。

总之，torch.stack函数是在PyTorch中用于将tensor序列沿着指定维度进行堆叠的一个函数，可以方便地将多个tensor进行组合。