torch.cat 和 torch.stack的区别

torch.cat和torch.stack这两个函数在功能上有一些区别。

torch.cat函数被用来在指定维度上对输入的张量序列进行连接操作。它将输入的张量按顺序连接在一起，连接的维度由参数dim指定。例如，对于输入张量 x，torch.cat((x, x, x), 0) 将在维度0上连接三个x张量，结果是一个形状为(3, ...)的新张量。而torch.cat((x, x, x), 1) 则在维度1上连接三个x张量，结果是一个形状为(2, 9)的新张量。可以看出，torch.cat函数的作用是沿着指定的维度进行连接操作。

相比之下，torch.stack函数将输入的张量序列在新的维度上进行堆叠操作。它会在指定的维度上创建一个新的维度，并将输入的张量序列沿着这个新维度进行堆叠。例如，对于输入张量 x，torch.stack((x, x, x), 0) 将在维度0上堆叠三个x张量，结果是一个形状为(3, 2, 3)的新张量。可以看出，torch.stack函数的作用是创建一个新的维度，并将输入张量序列在这个新维度上进行堆叠。

综上所述，torch.cat函数用于连接张量，而torch.stack函数用于堆叠张量。

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.stack和torch.cat

torch.stack()和torch.cat()都是PyTorch中用于拼接张量的常用操作。

torch.cat()函数可以将一系列张量按照指定的维度进行串联拼接。它接受一个张量序列和一个维度参数，返回在指定维度上拼接后的新张量。例如，torch.cat([tensor1, tensor2, tensor3], dim=0)会在维度0上将tensor1、tensor2和tensor3进行拼接。

torch.stack()函数可以将一系列张量按照新创建的维度进行并联拼接。它接受一个张量序列和一个维度参数，返回在新创建的维度上拼接后的新张量。torch.stack([tensor1, tensor2, tensor3], dim=0)会在维度0上将tensor1、tensor2和tensor3进行拼接。