torch.stack dim=-1

torch.stack(dim=-1)是一个PyTorch函数，用于将多个张量在指定维度上堆叠在一起。在这个函数中，参数dim=-1表示在最后一个维度上进行堆叠。具体来说，它将多个张量按照指定维度的顺序在最后一个维度上进行拼接。

举个例子，假设有三个张量a、b、c，它们的维度分别为(3,)、(3,)、(3,)。当我们调用torch.stack([a, b, c], dim=-1)时，它会在最后一个维度上将这三个张量堆叠在一起，得到一个新的张量，维度为(3, 3)。具体堆叠的方式是将a、b、c按照最后一个维度的顺序排列。

总结起来，torch.stack(dim=-1)的作用是将多个张量按照最后一个维度进行堆叠。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.stack([... , ...],dim=?)的使用](https://blog.csdn.net/chord_sz/article/details/105049168)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pytorch](https://blog.csdn.net/weixin_41179162/article/details/122809503)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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