torch.stack(

torch.stack函数是PyTorch中的一个函数，用于沿着新的维度将一系列张量堆叠在一起。它的语法如下：

torch.stack(tensors, dim=0, out=None)

其中，参数含义如下：
- `tensors`：要堆叠的输入张量序列。
- `dim`：指定要沿着哪个维度进行堆叠，默认为0。
- `out`：可选参数，指定输出张量。

`torch.stack`函数将一系列具有相同形状的张量按照指定的维度进行堆叠，生成一个新的张量。堆叠的维度会新增一个维度，并将所有输入张量沿着这个新增维度进行拼接。

例如，假设有两个形状为(3,)的张量a和b，通过`torch.stack([a, b])`即可将它们在维度0上堆叠，生成一个形状为(2, 3)的新张量。

请注意，要使用`torch.stack`函数，输入张量的形状必须是一致的，除了沿着堆叠维度之外。

相关问题

torch.stack

torch.stack函数是一个用于将多个张量在指定维度上进行堆叠的函数。它的作用是将多个相同形状的张量按照指定的维度进行连接，生成一个新的张量。与torch.cat函数不同的是，torch.stack会增加一个新的维度进行堆叠。[2]

举个例子来说明，假设我们有两个3x3的矩阵a和b，我们可以使用torch.stack函数将它们在不同的维度上进行堆叠。比如，使用dim=0，我们可以将a和b在第0维度上进行堆叠，生成一个2x3x3的张量。[1]

另外，我们也可以使用不同的维度进行堆叠。比如，使用dim=2，我们可以将a和b在第2维度上进行堆叠，生成一个3x3x2的张量。[3]

总结来说，torch.stack函数可以将多个张量在指定维度上进行堆叠，生成一个新的张量。它的作用类似于将多个矩阵按照指定维度进行拼接。

torch.stack示例

当您想要将多个张量按照一个新的维度进行堆叠时，可以使用torch.stack函数。下面是一个示例：

import torch

# 创建三个张量
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6])
tensor3 = torch.tensor([7, 8, 9])

# 使用torch.stack将这三个张量沿着新的维度0进行堆叠
stacked_tensor = torch.stack([tensor1, tensor2, tensor3], dim=0)

print(stacked_tensor)

输出结果会是一个形状为(3, 3)的张量，其中每一行代表原始张量之一：

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]])

在这个示例中，我们创建了三个形状相同的一维张量，并使用torch.stack将它们堆叠到一个新的维度0上，得到了一个二维张量。