torch.concat用法，各参数含义

torch.concat是PyTorch中的一个函数，用于将多个张量拼接在一起。其基本语法如下：

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

其中，参数含义如下：

- `tensors`：需要拼接在一起的张量序列，可以是一个列表或元组。
- `dim`：在哪个维度上进行拼接，默认为0，表示在第一个维度上进行拼接。
- `out`：输出张量，如果不为None，则将结果拷贝到输出张量中。

例如，假设有两个张量a和b，它们的shape分别为(2, 3)和 (2, 4)，我们可以按照如下方式将它们在第二个维度上拼接起来：

import torch

a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(2, 4)
c = torch.cat([a, b], dim=1)

print(c.shape)  # 输出(2, 7)

在上述示例中，我们首先使用`torch.randn`函数生成了两个大小不同的张量a和b，然后使用`torch.cat`函数将它们在第二个维度上进行拼接，并将结果保存到c中。最后，我们打印c的shape，可以看到它的shape是(2, 7)，符合我们的预期。