torch.stack用法?
时间: 2024-08-14 22:07:27 浏览: 41
`torch.stack()`是PyTorch库中的一个函数,它用于将一维张量或列表、元组等数据结构中的元素按照指定的维度组合成更高维度的张量。这个操作类似于numpy中的`np.stack()`,常用于处理多个相同形状的一维张量,将其沿着一个新的轴叠放在一起。
基本语法如下:
```python
torch.stack(tensors, dim=0, out=None)
```
其中:
- `tensors`: 一个包含多个需要堆叠的张量的列表或单个张量。
- `dim` (可选): 堆叠的维度,默认值为0,表示在新的一维添加张量。
- `out` (可选): 如果给定,堆叠的结果会存储在这个张量中。
例如,假设我们有三个一维张量`tensor1`, `tensor2`, 和 `tensor3`,我们可以这样做:
```python
stacked_tensor = torch.stack([tensor1, tensor2, tensor3], dim=0)
```
这将会把这三个张量沿第0维(默认情况下的行方向)堆叠起来。
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.stack的用法
`torch.stack()` 是 PyTorch 中的一个函数,它可以将多个张量按照指定的维度进行堆叠(stack)操作,生成一个新的张量。
具体用法如下:
```python
torch.stack(tensors, dim=0, out=None)
```
其中,`tensors` 是一个由张量组成的序列,`dim` 是指定堆叠的维度,默认为 0,表示在新张量的第 0 维度上进行堆叠。`out` 是可选参数,如果指定了,输出将会被写入它,而不是新创建一个张量。
例如,假设有两个张量 `a` 和 `b`,它们的形状分别为 (3, 4) 和 (3, 4),我们可以使用 `torch.stack()` 将它们在第 0 维度上进行堆叠,生成一个形状为 (2, 3, 4) 的新张量:
```python
import torch
a = torch.randn(3, 4)
b = torch.randn(3, 4)
c = torch.stack([a, b], dim=0)
print(c.shape) # 输出:torch.Size([2, 3, 4])
```
需要注意的是,要使用 `torch.stack()` 进行堆叠操作,输入的张量必须有相同的形状,除了指定的维度外,其它维度的大小必须相等。