pytorch中torch.cat

torch.cat是一个将张量沿着指定维度拼接起来的函数。它的语法如下：

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

其中，tensors是一个张量序列，dim是指定的拼接维度，out是可选的输出张量。它的作用是将tensors中的所有张量沿着dim维度拼接起来，返回一个新的张量。

举个例子，假设我们有两个张量a和b：

a = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.Tensor([[-1, -2], [-3, -4]])

如果我们要将它们在第0维度拼接起来，可以这样写：

c = torch.cat([a, b], dim=0)

这样得到的c张量就是：

tensor([[ 1.,  2.],
        [ 3.,  4.],
        [-1., -2.],
        [-3., -4.]])

如果我们要在第1维度拼接起来，可以这样写：

d = torch.cat([a, b], dim=1)

这样得到的d张量就是：

tensor([[ 1.,  2., -1., -2.],
        [ 3.,  4., -3., -4.]])

注意，拼接的张量在指定维度上的大小必须相同，否则会报错。

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其中，torch.cat((X, H), 1)表示将两个矩阵X和H在维度1上进行拼接，生成一个新的矩阵。而torch.cat((W_xh, W_hh), 0)表示将两个矩阵W_xh和W_hh在维度0上进行拼接，生成另一个新的矩阵。

最后，torch.matmul()函数将这两个拼接后的矩阵进行矩阵乘法运算，得到最终的结果。