torch.stack()

torch.stack()函数是PyTorch中的一个方法，用于将多个张量按照指定的维度进行堆叠。根据引用中的例子，torch.stack()函数在不同维度上的输出形状会有所不同，具体取决于指定的维度参数。在引用中提到，torch.stack()和torch.cat()这两个函数在实际使用中互相辅助，但使用场景有所不同。

下面我将简单介绍torch.stack()函数的用法和示例：
1. 准备数据：首先需要准备好要堆叠的多个张量。
2. dim=0：使用torch.stack()函数对多个张量按照dim=0进行堆叠，即在第0维度上进行堆叠。这将创建一个新的张量，其中的每个元素都是来自于原始张量中相同位置的元素。
3. dim=1：使用torch.stack()函数对多个张量按照dim=1进行堆叠，即在第1维度上进行堆叠。同样地，这将创建一个新的张量，其中的每个元素都是来自于原始张量中相同位置的元素。
4. dim=2：使用torch.stack()函数对多个张量按照dim=2进行堆叠，即在第2维度上进行堆叠。同样地，这将创建一个新的张量，其中的每个元素都是来自于原始张量中相同位置的元素。

通过使用torch.stack()函数，我们可以根据需要在不同的维度上堆叠多个张量。具体的使用方法和示例可以参考引用中提供的代码和图示。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.stack()的官方解释，详解以及例子](https://blog.csdn.net/xinjieyuan/article/details/105205326)[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%"]
- *3* [看完秒懂torch.stack()](https://download.csdn.net/download/weixin_38590685/14911178)[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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