torch.stack和torch.cat的区别

torch.stack()和torch.cat()都是用于将多个张量拼接在一起的函数，但它们有一些区别。

torch.cat()函数将多个张量沿着指定的维度拼接在一起，返回一个新的张量。而torch.stack()函数将多个张量沿着新的维度拼接在一起，返回一个新的张量。也就是说，torch.cat()函数只是在已有的维度上进行拼接，而torch.stack()函数会创建一个新的维度来进行拼接。

举个例子，如果我们有两个形状为(3,4)的张量，使用torch.cat()函数将它们沿着第0维拼接在一起，得到的结果将是一个形状为(6,4)的张量。而使用torch.stack()函数将它们沿着新的第0维拼接在一起，得到的结果将是一个形状为(2,3,4)的张量。

因此，torch.cat()和torch.stack()函数的使用场景是不同的，需要根据具体的需求来选择使用哪个函数。

相关问题

torch.cat和torch.stack

b'torch.cat'是PyTorch库中的一个函数，用于将一个张量列表沿着指定维度进行连接。b'torch.stack'也是PyTorch库中的一个函数，将一个张量列表沿着一个新的维度进行堆叠。两者的区别在于，torch.cat 在现有维度上连接张量，而torch.stack会创建一个新的维度。

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。