torch.cat函数如何使用
时间: 2024-05-20 11:07:50 浏览: 19
torch.cat函数是PyTorch中的一个函数,用于将多个张量沿指定维度进行拼接。它的使用方式如下:
```python
torch.cat(tensors, dim=0, out=None)
```
其中,参数说明如下:
- `tensors`:要拼接的张量序列,可以是一个列表或元组。
- `dim`:指定拼接的维度,默认为0,表示在第0维度上进行拼接。
- `out`:可选参数,用于指定输出张量。
下面是一个示例,展示了如何使用torch.cat函数:
```python
import torch
# 创建两个张量
tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
tensor2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
# 在第0维度上拼接两个张量
result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)
print(result)
```
输出结果为:
```
tensor([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6],
[7, 8]])
```
这里我们创建了两个2x2的张量`tensor1`和`tensor2`,然后使用`torch.cat`函数在第0维度上将它们拼接起来,得到了一个4x2的张量。
相关问题
torch.stack函数和torch.cat
torch.stack函数和torch.cat函数都用于将多个张量按照指定的维度进行拼接,但它们有一些区别。
torch.cat函数可以按照指定的维度将多个张量拼接在一起,返回拼接后的结果。它的使用方式为:torch.cat(tensors, dim=0),其中tensors是一个张量的列表或元组,dim是指定的拼接维度。拼接的维度必须具有相同的大小,除了指定的拼接维度外,其他维度的大小必须一致。
torch.stack函数则是在新创建的维度上拼接多个张量,返回拼接后的结果。它的使用方式为:torch.stack(tensors, dim=0),其中tensors是一个张量的列表或元组,dim是指定的新维度。拼接的张量必须具有相同的形状。
总结来说,torch.cat函数是在已存在的维度上进行拼接,而torch.stack函数是在新创建的维度上进行拼接。
torch.cat函数
torch.cat函数是PyTorch中的一个函数,它用于将多个张量沿着指定的维度进行拼接。具体而言,它将多个张量按照指定的维度连接在一起,返回连接后的新张量。
函数的语法如下:
```python
torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor
```
其中,参数`tensors`是一个要拼接的张量序列,`dim`是指定拼接的维度,默认为0,表示按行进行拼接,`out`是可选的输出张量。
例如,如果我们有两个张量A和B,它们的形状分别为(3, 4)和(3, 5),那么可以通过如下代码将它们沿着第二个维度进行拼接:
```python
import torch
A = torch.randn(3, 4)
B = torch.randn(3, 5)
C = torch.cat([A, B], dim=1)
print(C.shape) # 输出:torch.Size([3, 9])
```
这样就得到了一个新的张量C,它的形状为(3, 9),是由A和B沿着第二个维度进行拼接得到的。
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