torch.stack()与torch.cat()

torch.stack()和torch.cat()都是PyTorch中用于张量拼接的函数，但它们的实现方式不同。torch.stack()会增加新的维度来完成拼接，不改变原维度上的数据大小。而torch.cat()则是在现有维度上进行数据的增加（改变了现有维度大小），不增加新的维度。具体来说，torch.stack()会将输入张量序列沿着指定的维度进行拼接，返回一个新的张量。而torch.cat()则是将输入张量序列沿着指定的维度进行拼接，返回一个沿着指定维度拼接后的张量。在使用时需要根据具体需求选择合适的函数。

相关问题

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。

torch.cat以及torch.stack

torch.cat和torch.stack都是PyTorch中用于拼接多个张量的函数。

torch.cat是用于按指定维度拼接张量的函数。它接受一个元组或列表的张量作为输入，并在指定维度上将它们连接起来。例如，如果你有两个形状相同的张量tensor1和tensor2，你可以使用torch.cat来将它们沿着某个维度拼接起来，如下所示：

result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=dim)

其中`dim`是指定拼接的维度。拼接后的结果形状是除了指定维度以外其他维度相同的张量。

torch.stack与torch.cat类似，也用于拼接多个张量，但是它会在新创建的维度上进行拼接。这意味着torch.stack会增加一个新的维度来容纳拼接的张量。例如，如果你有两个形状相同的张量tensor1和tensor2，