torch.cat(用法

torch.cat是PyTorch中的一个函数，用于将多个张量（tensor）沿着指定的维度进行拼接。它的用法如下：

torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor

- tensors：要拼接的张量序列，可以是一个列表或元组。
- dim：指定拼接的维度，默认为0，表示在第0维度（行）进行拼接。
- out：输出张量，用于存储拼接结果。

示例代码：

import torch

# 创建两个张量
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.tensor([[5, 6]])

# 在第0维度进行拼接
z = torch.cat((x, y), dim=0)
print(z)

输出结果为：

tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6]])

相关问题

torch.cat和torch.concat和torch.concatenate

`torch.cat` 和 `torch.concat` 是相同的函数，用于将张量沿着指定的维度拼接。而 `torch.concatenate` 是 `torch.cat` 的别名，也可以用于相同的目的。

这些函数的使用方法如下：

import torch

# 沿着第0个维度拼接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(3, 3)
z = torch.cat([x, y], dim=0)  # 或者 torch.concat([x, y], dim=0)

# 沿着第1个维度拼接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 2)
z = torch.cat([x, y], dim=1)  # 或者 torch.concat([x, y], dim=1)

注意，`torch.cat` 和 `torch.concat` 都是用于拼接张量的函数，而 `torch.stack` 则是用于堆叠张量的函数。

torch.cat和torch.concat

这两个函数都可以用来将多个张量拼接在一起，但是它们的用法略有不同。torch.cat是将多个张量按照指定的维度拼接在一起，而torch.concat则是将多个张量按照指定的维度连接在一起。具体来说，torch.cat的用法是torch.cat(seq, dim=0)，其中seq是一个张量序列，dim是指定的拼接维度。而torch.concat的用法是torch.concat(seq, dim=0)，其中seq也是一个张量序列，dim是指定的连接维度。