concat.torch
时间: 2024-01-04 21:20:46 浏览: 36
根据提供的引用内容,torch.concat()是torch.cat()的别称,两者没有区别。它们都是PyTorch中用于连接张量的函数。下面是一个使用torch.cat()函数的示例:
```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]])
# 在维度0上连接两个张量
result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)
print(result)
```
输出结果为:
```
tensor([[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6],
[ 7, 8, 9],
[10, 11, 12]])
```
在上述示例中,我们创建了两个2x3的张量tensor1和tensor2。然后使用torch.cat()函数将它们在维度0上连接起来,得到一个4x3的张量result。
相关问题
torch.concat和torch.stack
torch.concat和torch.stack都是PyTorch库中的操作函数,用于在新的维度上叠加多个张量。
torch.concat的作用是将多个张量在指定维度上进行合并。例如,通过torch.concat((x, y, c), dim=0),可以将x、y和c三个张量按照维度0进行合并,生成一个新的张量。类似地,可以在维度1或维度2上进行合并。
torch.stack的作用是将多个张量在指定维度上进行叠加。例如,通过torch.stack((x, y, c), dim=0),可以将x、y和c三个张量按照维度0进行叠加,生成一个新的张量。类似地,可以在维度1或维度2上进行叠加。
需要注意的是,torch.stack会增加一个新的维度,而torch.concat不会增加新的维度,只是在指定维度上进行合并操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [对PyTorch torch.stack的实例讲解](https://download.csdn.net/download/weixin_38743054/13998894)[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: 50%"]
- *2* *3* [PyTorch 深度学习-张量的stack与concat操作](https://blog.csdn.net/GUO_PP/article/details/130039589)[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: 50%"]
[ .reference_list ]
torch.cat和torch.concat和torch.concatenate
`torch.cat` 和 `torch.concat` 是相同的函数,用于将张量沿着指定的维度拼接。而 `torch.concatenate` 是 `torch.cat` 的别名,也可以用于相同的目的。
这些函数的使用方法如下:
```python
import torch
# 沿着第0个维度拼接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(3, 3)
z = torch.cat([x, y], dim=0) # 或者 torch.concat([x, y], dim=0)
# 沿着第1个维度拼接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 2)
z = torch.cat([x, y], dim=1) # 或者 torch.concat([x, y], dim=1)
```
注意,`torch.cat` 和 `torch.concat` 都是用于拼接张量的函数,而 `torch.stack` 则是用于堆叠张量的函数。
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