torch.cat列表
时间: 2023-11-19 20:57:09 浏览: 25
.cat函数可以用于将多个张量沿着指定的维度拼接在一起,生成一个新的张量。下面是一个示例代码,演示如何使用torch.cat函数将两个张量沿着第0个维度拼接在一起:
```python
import torch
# 创建两个张量
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.tensor([[5, 6]])
# 沿着第0个维度拼接两个张量
z = torch.cat([x, y], dim=0)
# 输出拼接后的张量
print(z)
```
输出结果为:
```
tensor([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
```
在上面的示例代码中,我们首先创建了两个张量x和y,然后使用torch.cat函数将它们沿着第0个维度拼接在一起,生成了一个新的张量z。在调用torch.cat函数时,我们将要拼接的张量作为一个列表传递给了函数,并指定了拼接的维度为0。
相关问题
torch.concatenate和torch.cat
torch.cat和torch.concatenate是PyTorch中用于连接张量的两个函数,它们的作用是相同的,都可以用来将多个张量沿着指定的维度连接起来。
不同之处在于,torch.cat是将多个张量按照指定的维度拼接起来,而torch.concatenate则是将多个张量沿着指定的维度连接起来。此外,torch.cat还可以指定连接的维度,而torch.concatenate必须指定连接的维度。
以下是两个函数的使用示例:
```
import torch
# 使用torch.cat连接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 3)
z = torch.cat([x, y], dim=0)
print(z.size()) # 输出torch.Size([4, 3])
# 使用torch.concatenate连接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 3)
z = torch.concatenate([x, y], dim=0)
print(z.size()) # 输出torch.Size([4, 3])
```
需要注意的是,torch.cat和torch.concatenate都会返回一个新的张量,原来的张量不会被修改。
torch.cat和torch.concatenate
torch.cat和torch.concatenate是PyTorch中用于连接张量的函数。它们的功能类似,都可以用于沿指定维度连接多个张量。但是,它们有一些细微的差别。
torch.cat接受一个张量列表作为输入,并在指定维度上拼接它们。例如,如果有两个形状为(3, 4)的张量A和B,你可以使用torch.cat([A, B], dim=0)将它们在第0维上连接起来,得到一个形状为(6, 4)的张量。
torch.concatenate也是用于连接张量,但它接受的输入是一个元组或列表,并且可以指定连接的维度。与torch.cat不同的是,torch.concatenate不会自动扩展输入张量的维度。因此,如果输入张量的维度不匹配,torch.concatenate将引发错误。
总结来说,torch.cat更常用且灵活,而torch.concatenate则更严格要求输入张量的维度匹配。