tensor两个tensor如何合并成一个tensor?

在PyTorch中，你可以使用`torch.cat()`、`torch.stack()`或`torch.concat()`函数将两个或更多的张量（tensor）沿着某一维度组合成一个新的张量。这里是一些基本的例子：

1. `torch.cat(tensors, dim=0)`: 这个函数会沿着给定的维度`dim`（默认为0，即按行堆叠）横向连接（catenation）输入张量。例如，如果你有两个一维张量，它们可以沿行堆叠。

t1 = torch.tensor([1, 2])
t2 = torch.tensor([3, 4])
combined_t = torch.cat((t1, t2))  # 结果：tensor([1, 2, 3, 4])

2. `torch.stack(tensors, dim=0)`: 如果你想沿深度方向（通常是第0维）堆叠张量，可以使用`stack()`，它假设所有输入张量有相同的形状，除了指定的堆叠维度。

t1 = torch.ones(2, 1)
t2 = torch.zeros(2, 1)
combined_t = torch.stack((t1, t2), dim=0)  # 结果：tensor([[1., 0.],
                                          #         [1., 0.]])

3. 对于更复杂的组合，比如二维以上的张量，可以使用`torch.concat()`，这个函数的行为类似于`np.concatenate()`，但支持任意维度的堆叠。

t1 = torch.rand(2, 3)
t2 = torch.rand(2, 3)
combined_t = torch.concat((t1, t2), dim=1)  # 沿列（索引1）拼接