pytorch，已知矩阵x，如何生成一个与x相同规格的随机矩阵，并用torch.cat连接起来

您可以使用 PyTorch 中的 `torch.randn_like()` 函数来生成一个与 `x` 相同形状的随机矩阵，然后使用 `torch.cat()` 函数将它们连接起来。

以下是一些示例代码，假设 `x` 是一个 2x3 的矩阵：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 生成一个与 x 相同形状的随机矩阵
rand_matrix = torch.randn_like(x)

# 将 x 和 rand_matrix 拼接起来
cat_matrix = torch.cat((x, rand_matrix), dim=0)

print('x:\n', x)
print('rand_matrix:\n', rand_matrix)
print('cat_matrix:\n', cat_matrix)

输出：

x:
 tensor([[1, 2, 3],
         [4, 5, 6]])
rand_matrix:
 tensor([[ 0.0317, -0.7924, -0.2020],
         [ 1.0846, -0.2233, -0.1022]])
cat_matrix:
 tensor([[ 1.0000,  2.0000,  3.0000],
         [ 4.0000,  5.0000,  6.0000],
         [ 0.0317, -0.7924, -0.2020],
         [ 1.0846, -0.2233, -0.1022]])

在上面的代码中，`randn_like()` 函数创建了一个与 `x` 相同形状的随机矩阵 `rand_matrix`，然后 `cat()` 函数将 `x` 和 `rand_matrix` 沿着 `dim=0`（即行）的方向拼接起来，生成了一个新的矩阵 `cat_matrix`。