torch.cat以及torch.stack
时间: 2023-10-12 08:06:23 浏览: 52
torch.cat和torch.stack都是PyTorch中用于拼接多个张量的函数。
torch.cat是用于按指定维度拼接张量的函数。它接受一个元组或列表的张量作为输入,并在指定维度上将它们连接起来。例如,如果你有两个形状相同的张量tensor1和tensor2,你可以使用torch.cat来将它们沿着某个维度拼接起来,如下所示:
```python
result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=dim)
```
其中`dim`是指定拼接的维度。拼接后的结果形状是除了指定维度以外其他维度相同的张量。
torch.stack与torch.cat类似,也用于拼接多个张量,但是它会在新创建的维度上进行拼接。这意味着torch.stack会增加一个新的维度来容纳拼接的张量。例如,如果你有两个形状相同的张量tensor1和tensor2,
相关问题
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。
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。