torch.cat函数
时间: 2023-06-22 16:44:30 浏览: 52
torch.cat函数是PyTorch中的一个函数,它用于将多个张量沿着指定的维度进行拼接。具体而言,它将多个张量按照指定的维度连接在一起,返回连接后的新张量。
函数的语法如下:
```python
torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor
```
其中,参数`tensors`是一个要拼接的张量序列,`dim`是指定拼接的维度,默认为0,表示按行进行拼接,`out`是可选的输出张量。
例如,如果我们有两个张量A和B,它们的形状分别为(3, 4)和(3, 5),那么可以通过如下代码将它们沿着第二个维度进行拼接:
```python
import torch
A = torch.randn(3, 4)
B = torch.randn(3, 5)
C = torch.cat([A, B], dim=1)
print(C.shape) # 输出:torch.Size([3, 9])
```
这样就得到了一个新的张量C,它的形状为(3, 9),是由A和B沿着第二个维度进行拼接得到的。
相关问题
torch.cat函数定义
torch.cat函数是PyTorch中的一个函数,它用于将多个张量按照指定的维度进行拼接,生成一个新的张量。
具体来说,torch.cat函数接受两个输入参数,第一个参数为要拼接的张量列表,第二个参数为拼接的维度。例如,如果要将两个形状为(3,4)的张量按照第0维拼接起来,可以使用以下代码:
```
import torch
a = torch.randn(3, 4)
b = torch.randn(3, 4)
c = torch.cat([a, b], dim=0)
print(a)
print(b)
print(c)
```
输出结果为:
```
tensor([[ 0.1207, 2.0490, 0.3733, 1.3520],
[ 0.0409, -0.7710, -0.0905, -0.7648],
[ 0.2075, -0.2875, 1.3011, 0.4901]])
tensor([[ 0.5455, -0.1474, -0.0314, -0.7324],
[ 1.1684, -0.5282, 1.1644, -0.2164],
[-0.4101, -0.3484, 0.9460, -0.5985]])
tensor([[ 0.1207, 2.0490, 0.3733, 1.3520],
[ 0.0409, -0.7710, -0.0905, -0.7648],
[ 0.2075, -0.2875, 1.3011, 0.4901],
[ 0.5455, -0.1474, -0.0314, -0.7324],
[ 1.1684, -0.5282, 1.1644, -0.2164],
[-0.4101, -0.3484, 0.9460, -0.5985]])
```
可以看到,torch.cat函数将两个(3,4)的张量按照第0维拼接成了一个(6,4)的张量。
需要注意的是,拼接的张量在指定维度以外的维度必须完全一致,否则会报错。另外,torch.cat函数并不会改变原始张量的值,而是返回一个新的张量。
举一个torch.cat函数的例子
当用户希望将两个PyTorch张量(tensors)拼接成一个更大的张量时,可以使用torch.cat函数。例如,可以将两个大小为(3, 4)的张量在列(dim = 1)方向上拼接起来,代码如下:
```
import torch
x = torch.randn(3, 4)
y = torch.randn(3, 4)
z = torch.cat((x, y), dim=1)
print(z.size()) # 输出 torch.Size([3, 8])
```
注意:在拼接路径上的所有维度大小必须相同,除了拼接维度。