torch.stack函数和torch.cat
时间: 2023-10-15 20:24:37 浏览: 49
torch.stack函数和torch.cat函数都用于将多个张量按照指定的维度进行拼接,但它们有一些区别。
torch.cat函数可以按照指定的维度将多个张量拼接在一起,返回拼接后的结果。它的使用方式为:torch.cat(tensors, dim=0),其中tensors是一个张量的列表或元组,dim是指定的拼接维度。拼接的维度必须具有相同的大小,除了指定的拼接维度外,其他维度的大小必须一致。
torch.stack函数则是在新创建的维度上拼接多个张量,返回拼接后的结果。它的使用方式为:torch.stack(tensors, dim=0),其中tensors是一个张量的列表或元组,dim是指定的新维度。拼接的张量必须具有相同的形状。
总结来说,torch.cat函数是在已存在的维度上进行拼接,而torch.stack函数是在新创建的维度上进行拼接。
相关问题
torch.stack 和torch.cat区别
torch.stack和torch.cat都是PyTorch中用于将多个张量合并在一起的函数,但它们的用法和效果略有不同。
torch.cat函数用于在指定的维度上,将多个张量按顺序连接在一起。它将输入的张量列表沿着指定的维度进行拼接,返回一个新的张量。例如,如果输入是两个形状为(2, 3)的张量,使用torch.cat将它们沿着维度0拼接,将返回一个形状为(4, 3)的张量。
torch.stack函数则是在新创建的维度上堆叠(stack)输入的张量列表。它将输入的张量沿着新创建的维度(堆叠维度)进行堆叠,返回一个新的张量。例如,如果输入是两个形状为(2, 3)的张量,使用torch.stack在维度0上堆叠,将返回一个形状为(2, 2, 3)的张量。
总结起来,torch.cat用于在现有维度上连接张量,而torch.stack用于创建新维度上的堆叠。具体使用哪个函数取决于你想要达到的合并效果。
torch.cat 和 torch.stack的区别
torch.cat和torch.stack这两个函数在功能上有一些区别。
torch.cat函数被用来在指定维度上对输入的张量序列进行连接操作。它将输入的张量按顺序连接在一起,连接的维度由参数dim指定。例如,对于输入张量 x,torch.cat((x, x, x), 0) 将在维度0上连接三个x张量,结果是一个形状为(3, ...)的新张量。而torch.cat((x, x, x), 1) 则在维度1上连接三个x张量,结果是一个形状为(2, 9)的新张量。可以看出,torch.cat函数的作用是沿着指定的维度进行连接操作。
相比之下,torch.stack函数将输入的张量序列在新的维度上进行堆叠操作。它会在指定的维度上创建一个新的维度,并将输入的张量序列沿着这个新维度进行堆叠。例如,对于输入张量 x,torch.stack((x, x, x), 0) 将在维度0上堆叠三个x张量,结果是一个形状为(3, 2, 3)的新张量。可以看出,torch.stack函数的作用是创建一个新的维度,并将输入张量序列在这个新维度上进行堆叠。
综上所述,torch.cat函数用于连接张量,而torch.stack函数用于堆叠张量。