torch.cat

torch.cat() 是 PyTorch 中的一个函数，用于将张量沿着指定的维度进行拼接。它的语法如下：

torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor

其中，tensors 是要拼接的张量序列，dim 是拼接的维度，out 是拼接结果的输出张量（可选参数）。

例如，假设有两个形状为 (2, 3) 的张量 a 和 b，我们可以使用 torch.cat() 将它们沿着第 0 维拼接成一个形状为 (4, 3) 的张量：

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，要求拼接的张量在除了指定维度以外的其他维度上大小相同，否则会抛出异常。

相关问题

torch.cat和torch.concat和torch.concatenate

`torch.cat` 和 `torch.concat` 是相同的函数，用于将张量沿着指定的维度拼接。而 `torch.concatenate` 是 `torch.cat` 的别名，也可以用于相同的目的。

这些函数的使用方法如下：

import torch

# 沿着第0个维度拼接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(3, 3)
z = torch.cat([x, y], dim=0)  # 或者 torch.concat([x, y], dim=0)

# 沿着第1个维度拼接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 2)
z = torch.cat([x, y], dim=1)  # 或者 torch.concat([x, y], dim=1)

注意，`torch.cat` 和 `torch.concat` 都是用于拼接张量的函数，而 `torch.stack` 则是用于堆叠张量的函数。

torch.concatenate和torch.cat

torch.cat和torch.concatenate是PyTorch中用于连接张量的两个函数，它们的作用是相同的，都可以用来将多个张量沿着指定的维度连接起来。

不同之处在于，torch.cat是将多个张量按照指定的维度拼接起来，而torch.concatenate则是将多个张量沿着指定的维度连接起来。此外，torch.cat还可以指定连接的维度，而torch.concatenate必须指定连接的维度。

以下是两个函数的使用示例：

import torch

# 使用torch.cat连接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 3)
z = torch.cat([x, y], dim=0)
print(z.size())  # 输出torch.Size([4, 3])

# 使用torch.concatenate连接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 3)
z = torch.concatenate([x, y], dim=0)
print(z.size())  # 输出torch.Size([4, 3])

需要注意的是，torch.cat和torch.concatenate都会返回一个新的张量，原来的张量不会被修改。