torch.stack()
时间: 2023-08-27 16:09:10 浏览: 54
torch.stack()函数是一个用于在指定维度上连接多个张量的函数。它的语法是torch.stack(tensors, dim=0),其中tensors是要连接的张量的列表,dim是指定连接的维度。
引用\[1\]中的示例展示了在不同维度上使用torch.stack()函数的效果。在第一个示例中,dim=0表示在第0维度上进行连接,结果是一个形状为\[2, 3, 3\]的张量。在第二个示例中,dim=1表示在第1维度上进行连接,结果是一个形状为\[3, 2, 3\]的张量。在第三个示例中,dim=2表示在第2维度上进行连接,结果是一个形状为\[3, 3, 2\]的张量。而在第四个示例中,dim=3超出了张量的维度范围,因此会报错。
引用\[2\]中的示例展示了在dim=0时,将两个一维张量在行上进行连接的效果。输入的两个张量a和b都是一维的,输出的张量c是二维的,形状为\[2, 3\]。
引用\[3\]中的示例展示了在dim=4时,尝试在三维张量上进行连接的错误。由于输入张量的维度只有三维,因此dim的最大值只能是3,超出范围的dim值会导致报错。
综上所述,torch.stack()函数用于在指定维度上连接多个张量,但需要确保指定的dim值在合理的范围内。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.stack()的官方解释,详解以及例子](https://blog.csdn.net/xinjieyuan/article/details/105205326)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Pytorch中torch.stack() 函数解析](https://blog.csdn.net/flyingluohaipeng/article/details/125034358)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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