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。