pytorch，一个列表里有五个二维张量，怎么把这5个张量拼接成一个三维张量

在PyTorch中，如果你有一个包含多个二维张量的列表，你可以使用`torch.stack()`函数将这些张量垂直堆叠（即沿着新的轴添加到张量的开头）以形成一个三维张量。这里是一个例子[^2]：

# 假设你有5个形状相同的二维张量，如：
example_2D_tensors = [
    torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]),
    torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]),
    torch.tensor([[13, 14, 15], [16, 17, 18]]),
    torch.tensor([[19, 20, 21], [22, 23, 24]]),
    torch.tensor([[25, 26, 27], [28, 29, 30]])
]

# 使用torch.stack将它们堆叠成一个三维张量，假设你想在第一个维度（索引为0）上堆叠
stacked_tensor = torch.stack(example_2D_tensors, dim=0)

print(stacked_tensor.shape)  # 输出：(5, 2, 3)，表示5个(2, 3)的张量

这将创建一个新的三维张量，其中第一个维度表示原始张量的数量，其余的维度与单个二维张量相同。