torch.stack(embs, dim=1)
时间: 2023-11-27 15:43:52 浏览: 36
这是一个 PyTorch 中的函数,用于将一组张量按照指定维度进行拼接。其中,embs 是一个张量列表,dim=1 表示按照第二个维度进行拼接。具体来说,如果 embs 中有 n 个张量,每个张量的形状为 (batch_size, emb_dim),那么拼接后的张量形状为 (batch_size, n, emb_dim)。
相关问题
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%"]
[ .reference_list ]
torch.stack函数 axis=-1
torch.stack函数中的参数axis=-1指定了在最后一个维度上进行堆叠操作。具体来说,它将输入的张量序列沿着最后一个维度进行堆叠,并返回一个新的张量。
举个例子,假设我们有两个形状为(3, 4)的张量tensor1和tensor2。当我们使用torch.stack来堆叠这两个张量时,设置axis=-1表示沿着最后一个维度进行堆叠。即,它将tensor1和tensor2沿着列的方向进行堆叠,生成一个形状为(3, 8)的新张量。
具体实现代码如下所示:
```python
import torch
tensor1 = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
tensor2 = torch.tensor([[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]])
result = torch.stack((tensor1, tensor2), axis=-1)
print(result.shape) # 输出: torch.Size([3, 4, 2])
```
这里我们可以看到,torch.stack函数通过设置axis=-1将两个(3, 4)的张量堆叠为一个(3, 4, 2)的张量。
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