torch stack dim=-1

`torch.stack` 函数是 PyTorch 中用于将多个张量（tensor）沿着指定维度 `dim` 进行堆叠的操作。当 `dim` 设置为 -1 时，它意味着在最后一个维度上堆叠张量。这样做的好处是，即使输入的张量在其他维度的大小不同，只要最后一个维度的大小相同，它们就可以被有效地组合在一起。

例如，如果你有两个具有相同形状除了最后一个维度的张量，如 `[batch_size, channels, height, width]`，你可以使用 `torch.stack([tensor1, tensor2], dim=-1)` 来创建一个新的张量，其中 `tensor1` 和 `tensor2` 在新的张量中作为新的一维出现，从而保持原始形状，但增加了另一个维度，类似于 `[batch_size, channels, height, width, 2]`。

相关问题

torch.stack dim=-1

torch.stack(dim=-1)是一个PyTorch函数，用于将多个张量在指定维度上堆叠在一起。在这个函数中，参数dim=-1表示在最后一个维度上进行堆叠。具体来说，它将多个张量按照指定维度的顺序在最后一个维度上进行拼接。

举个例子，假设有三个张量a、b、c，它们的维度分别为(3,)、(3,)、(3,)。当我们调用torch.stack([a, b, c], dim=-1)时，它会在最后一个维度上将这三个张量堆叠在一起，得到一个新的张量，维度为(3, 3)。具体堆叠的方式是将a、b、c按照最后一个维度的顺序排列。

总结起来，torch.stack(dim=-1)的作用是将多个张量按照最后一个维度进行堆叠。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.stack([... , ...],dim=?)的使用](https://blog.csdn.net/chord_sz/article/details/105049168)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pytorch](https://blog.csdn.net/weixin_41179162/article/details/122809503)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

torch.stack(res_list, dim=-1).mean(-1)是什么意思，具体举例说明

torch.stack(res_list, dim=-1).mean(-1)的意思是将res_list中的多个tensor按照最后一个维度进行拼接，然后在最后一个维度上求平均值。具体来说，假设res_list中有3个tensor，维度分别为(2,3)，(2,3)，(2,3)，则执行该操作后的结果为一个维度为(2,3,3)的tensor，其中第三个维度为一个平均值结果。简单的示例代码如下：

import torch

a = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
b = torch.tensor([[2,3,4],[5,6,7]])
c = torch.tensor([[3,4,5],[6,7,8]])

res_list = [a, b, c]
res = torch.stack(res_list, dim=-1).mean(-1)
print(res)

输出结果为：

tensor([[2., 3., 4.],
        [5., 6., 7.]])

可以看到，res_list中的三个(2,3)的tensor经过该操作后被拼接成了一个(2,3,3)的tensor，最后一个维度上的平均值被计算出来，得到了一个(2,3)的tensor作为最终的结果。