torch.stack默認

`torch.stack()` 函数在 PyTorch 中用于沿着指定维度将一组张量堆叠在一起，形成一个新的张量。这个函数通常用于处理多个相似形状的张量，并把它们组合成一个更大的张量，使得数据更容易组织和操作。

### `torch.stack()` 的基本语法：

torch.stack(tensors, dim=0)

其中，
- **tensors** 是一个包含要堆叠的所有张量的列表或元组。
- **dim** 是新添加的维度索引，默认值为 0，表示堆叠后的张量将在第一个维度上增加元素数。

### 示例

假设我们有两个二维张量 `A` 和 `B`：

import torch

# 创建两个张量
A = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
B = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 使用 torch.stack() 将 A 和 B 沿着默认维度(第 0 维)堆叠起来
stacked_tensor = torch.stack((A, B), dim=0)

print(stacked_tensor)

运行上述代码将得到：

tensor([[[1, 2],
         [3, 4]],
        [[5, 6],
         [7, 8]]])

### 相关问题：

1. **如何改变堆叠维度？**
- 可以通过修改 `dim` 参数来改变堆叠维度的位置。例如，`dim=1` 表示会在第二个维度上堆叠。

2. **`torch.stack()` 是否支持不同形状的张量？**
- 所有张量需要具有相同的形状除了需要堆叠的维度外。如果尝试堆叠不同形状的张量，将会引发错误。

3. **`torch.stack()` 和 `torch.cat()` 之间的区别是什么？**
- `torch.cat()` 更通用，可以沿任意维度堆叠相同大小的张量或切片，而 `torch.stack()` 默认只处理沿特定维度堆叠相同形状的张量。