torch.cat的具体操作
时间: 2023-11-08 17:04:34 浏览: 25
torch.cat是PyTorch中的一个函数,用于沿指定维度拼接张量。它接受一个张量列表作为输入,并返回一个拼接后的张量。具体操作如下:
```python
torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor
```
其中,参数说明如下:
- `tensors`:一个张量列表,用于指定要拼接的张量。
- `dim`:一个整数值,表示拼接的维度。默认为0,表示在第0维度上拼接(行方向拼接)。
- `out`:一个可选的输出张量,用于指定拼接结果的接收张量。
例子:
```python
import torch
# 创建两个张量
tensor1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
tensor2 = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
# 沿第0维度拼接两个张量
result = torch.cat([tensor1, tensor2], dim=0)
print(result)
```
输出结果:
```
tensor([[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6],
[ 7, 8, 9],
[10, 11, 12]])
```
相关问题
python torch.cat
torch.cat函数是PyTorch中的一个函数,用于将多个tensor按照指定的维度进行拼接。与torch.stack函数不同,torch.cat函数是在给定维度上进行拼接,而不是创建新的维度。
具体使用时,可以通过指定dim参数来选择在哪个维度上进行拼接。例如,torch.cat(inputs, dim=0)表示在第0维度上进行拼接,而torch.cat(inputs, dim=1)表示在第1维度上进行拼接。
需要注意的是,dim参数的取值范围应该在[-2, 1]之间,否则会出现维度超出范围的错误。
torch.cat函数和Python中的内置函数cat()在使用和目的上没有区别,唯一的区别在于前者操作对象是tensor。
总结起来,torch.cat函数是用于将多个tensor按照指定维度进行拼接的函数,可以方便地对多个tensor进行合并操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [torch.cat()函数的官方解释,详解以及例子](https://blog.csdn.net/xinjieyuan/article/details/105208352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
torch.cat和加法
torch.cat是PyTorch中的一个函数,用于沿着给定的维度拼接张量。具体来说,torch.cat((A, B), 0)表示按维度0(行)拼接A和B,即竖着拼接,A在上,B在下。而torch.cat((A, B), 1)表示按维度1(列)拼接A和B,即横着拼接,A在左,B在右。需要注意的是,拼接的两个张量在拼接维度上必须具有相同的数值。另外,torch.add是PyTorch中的加法运算函数,可以用来对两个张量进行元素级的加法运算。当提供输出作为参数时,可以将加法的结果保存到指定的张量中。值得注意的是,任何改变张量的操作方法都是以后缀_结尾的。
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