(torch.cat

torch.cat是一个PyTorch库中的函数，用于将张量（tensor）沿指定的维度进行拼接。可以将多个张量拼接成一个更大的张量。它的语法如下：

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

其中，参数tensors是一个张量序列，表示要拼接的张量列表；参数dim是一个整数，表示要沿着哪个维度进行拼接，默认为0，即沿着行的方向进行拼接；参数out是一个可选的输出张量，用于指定输出的张量。

举个例子，假设有两个张量A和B：

import torch

A = torch.tensor([[1, 2],
                  [3, 4]])
B = torch.tensor([[5, 6],
                  [7, 8]])

C = torch.cat((A, B), dim=0)
print(C)

输出结果为：

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

在这个例子中，我们将A和B沿着行的方向进行拼接，得到了一个新的张量C。

相关问题

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。

torch.cat]

torch.cat是PyTorch中的一个函数，用于将多个张量沿指定维度进行拼接。它的语法如下：

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

其中，tensors是要拼接的张量序列，dim是指定的拼接维度，out是可选的输出张量。

拼接的过程是将tensors中的张量按照dim指定的维度进行连接，生成一个新的张量。要求除了指定维度外，其他维度的大小必须一致。

下面是一个示例：

import torch

# 创建两个张量
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.tensor([[5, 6]])

# 在第0维度上拼接
z = torch.cat((x, y), dim=0)

print(z)

输出结果为：

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