torch.stack的用法

`torch.stack()` 是 PyTorch 中的一个函数，它可以将多个张量按照指定的维度进行堆叠（stack）操作，生成一个新的张量。

具体用法如下：

torch.stack(tensors, dim=0, out=None)

其中，`tensors` 是一个由张量组成的序列，`dim` 是指定堆叠的维度，默认为 0，表示在新张量的第 0 维度上进行堆叠。`out` 是可选参数，如果指定了，输出将会被写入它，而不是新创建一个张量。

例如，假设有两个张量 `a` 和 `b`，它们的形状分别为 (3, 4) 和 (3, 4)，我们可以使用 `torch.stack()` 将它们在第 0 维度上进行堆叠，生成一个形状为 (2, 3, 4) 的新张量：

import torch

a = torch.randn(3, 4)
b = torch.randn(3, 4)

c = torch.stack([a, b], dim=0)

print(c.shape)  # 输出：torch.Size([2, 3, 4])

需要注意的是，要使用 `torch.stack()` 进行堆叠操作，输入的张量必须有相同的形状，除了指定的维度外，其它维度的大小必须相等。

相关问题

torch.stack 和torch.cat区别

torch.stack和torch.cat都是PyTorch中用于将多个张量合并在一起的函数，但它们的用法和效果略有不同。

torch.cat函数用于在指定的维度上，将多个张量按顺序连接在一起。它将输入的张量列表沿着指定的维度进行拼接，返回一个新的张量。例如，如果输入是两个形状为(2, 3)的张量，使用torch.cat将它们沿着维度0拼接，将返回一个形状为(4, 3)的张量。

torch.stack函数则是在新创建的维度上堆叠（stack）输入的张量列表。它将输入的张量沿着新创建的维度（堆叠维度）进行堆叠，返回一个新的张量。例如，如果输入是两个形状为(2, 3)的张量，使用torch.stack在维度0上堆叠，将返回一个形状为(2, 2, 3)的张量。

总结起来，torch.cat用于在现有维度上连接张量，而torch.stack用于创建新维度上的堆叠。具体使用哪个函数取决于你想要达到的合并效果。

torch.cat和torch.stack的区别

`torch.cat` 和 `torch.stack` 都是 PyTorch 中用于操作张量（tensor）的方法，但它们的主要用途和行为有所不同。

`torch.cat`（concatenate）主要用于沿着指定的维度（dimension）连接两个或多个张量。当你想要在某个维度上拼接一系列相同形状或形状可广播的张量时，使用 `cat`。例如：

import torch

# 假设我们有两个一维张量
t1 = torch.tensor([1, 2, 3])
t2 = torch.tensor([4, 5, 6])

# 沿着第二个维度（索引为1）连接它们
concatenated = torch.cat((t1, t2), dim=1)

这将返回一个形状为 (3, 2) 的张量，其中第一列是 `t1`，第二列是 `t2`。

而 `torch.stack`（stack）则是将一系列具有相同形状的张量按照新的一维（默认为0，即batch dimension）叠在一起。它通常用于处理每个样本的多输出情况，比如一个网络的多个输出层：

# 假设我们有一个列表，每个元素都是一个一维张量
tensors_list = [torch.tensor([1, 2]), torch.tensor([3, 4, 5])]

# 沿着新的第一个维度堆叠所有张量
stacked = torch.stack(tensors_list, dim=0)

这将返回一个形状为 `(2, 2)` 的张量，其中第一行是第一个元素 `[1, 2]`，第二行是第二个元素 `[3, 4]`。

总结一下：
- `torch.cat` 用于在给定维度上拼接张量。
- `torch.stack` 用于在新的一维上堆叠具有相同形状的张量，通常用于创建批次数据。