torch.stack

torch.stack是一个PyTorch函数，用于将张量序列沿着新的轴堆叠起来，返回一个新的张量。

例如，假设我们有两个形状为(2,3)的张量a和b：

import torch

a = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
b = torch.tensor([[7,8,9],[10,11,12]])

我们可以使用torch.stack将它们堆叠起来，例如：

c = torch.stack([a,b])
print(c.shape)

输出：

torch.Size([2, 2, 3])

此时，我们得到一个形状为(2,2,3)的新张量c，其中第一个维度表示堆叠的张量数，第二个和第三个维度与原来的张量保持一致。注意，堆叠的张量必须具有相同的形状。

相关问题

torch.mean torch.stack

torch.mean函数是PyTorch中的一个函数，用于计算张量的均值。它可以用于张量的全局均值计算，也可以沿着指定的维度计算均值。

torch.stack函数是PyTorch中的一个函数，用于将多个张量按照指定维度进行堆叠。它可以用于在给定维度上创建一个新的张量，其中包含输入张量的副本。

根据引用中提供的信息，torch.stack函数可以用于创建多个[x,x,x,x]的tensor变量。通过在torch.stack函数中指定dim参数的不同值，可以在不同的维度上进行堆叠操作。例如，torch.stack([x,x], dim=0)将在第0维度上对x进行堆叠，torch.stack([x,x], dim=1)将在第1维度上对x进行堆叠，以此类推。

同时，torch.stack函数也可以与其他函数一起使用，例如torch.stack.max、torch.stack.mean和torch.stack.sum。这些函数可以对使用torch.stack函数创建的张量进行相应的最大值、平均值和求和操作。

综上所述，torch.mean函数用于计算张量的均值，torch.stack函数用于将多个张量按照指定维度进行堆叠。这两个函数可以在PyTorch中用于处理张量数据的计算和操作。

torch.cat和torch.stack

b'torch.cat'是PyTorch库中的一个函数，用于将一个张量列表沿着指定维度进行连接。b'torch.stack'也是PyTorch库中的一个函数，将一个张量列表沿着一个新的维度进行堆叠。两者的区别在于，torch.cat 在现有维度上连接张量，而torch.stack会创建一个新的维度。