torch.stack函数和torch.cat

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.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。