如何使用torch.cat
时间: 2023-07-09 19:48:26 浏览: 33
torch.cat()函数可以用来将多个Tensor对象沿着指定的维度拼接在一起,以形成一个更大的Tensor对象。它接受以下参数:
- tensors:一个包含多个Tensor对象的元组。
- dim:一个整数,表示需要拼接的维度。
例如,假设我们有两个形状相同的Tensor对象a和b,我们可以使用torch.cat()函数将它们沿着第0个维度拼接在一起:
```
import torch
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
c = torch.cat((a, b), dim=0)
print(c)
```
这将输出以下内容:
```
tensor([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6],
[7, 8]])
```
在这个例子中,我们将a和b作为参数传递给torch.cat()函数,并指定dim=0,表示将a和b沿着第0个维度拼接在一起。注意,我们将a和b封装在一个元组中,并将该元组作为函数的第一个参数传递。
相关问题
torch.cat如何使用
torch.cat是将两个张量(tensor) 拼接在一起,cat是concatnate的意思,即拼接,联系在一起。使用torch.cat((A,B),dim)时,除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同,方能对齐。当dim=0时,按行拼接;当dim=1时,按列拼接。例如:
```
import torch as tr
A=tr.ones(2,3)
B=2*tr.ones(4,3)
C=tr.cat((A,B),0)
print(C)
```
输出结果为:
```
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[2., 2., 2.],
[2., 2., 2.],
[2., 2., 2.],
[2., 2., 2.]])
```
又例如:
```
import torch as tr
x = tr.randn(2,3,3)
y = tr.randn(3,3,3)
z= tr.cat([y,x],0)
print(z.shape)
```
输出结果为:
```
torch.Size([5, 3, 3])
```
torch.cat和torch.concate
torch.cat和torch.concat都是PyTorch中用于连接张量的函数。
torch.cat函数用于沿指定维度连接张量。它接受一个张量序列作为输入,并返回一个沿指定维度连接后的新张量。例如,如果要将两个形状相同的张量沿着行维度连接起来,可以使用torch.cat(tensors, dim=0)。
torch.concat函数是CSDN开发的一个特殊版本,它与torch.cat功能相似,也用于沿指定维度连接张量。它接受一个张量序列和一个整数参数dim作为输入,并返回一个沿指定维度连接后的新张量。例如,可以使用torch.concat(tensors, dim=0)来将两个形状相同的张量沿着行维度连接起来。
总结来说,torch.cat和torch.concat都可以用于连接张量,执行的操作相似。只是它们是由不同的开发者开发的,所以在使用时需要注意使用正确的函数名称。