torch.cat的用法
时间: 2023-10-21 17:30:04 浏览: 28
torch.cat() 是一个 PyTorch 中的函数,可以用来将多个张量(tensor)进行拼接(concatenate),相当于在某一个维度上将它们堆叠在一起。该函数的语法为:
torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor
其中,tensors 是需要拼接的张量序列,dim 是指拼接的维度,默认为 0,即沿着第 0 维进行拼接,out 则是可选的输出张量。
例如,如果有两个张量 a 和 b,它们的维度分别为 (2, 3) 和 (2, 4),我们可以使用以下代码将它们按照第 1 维进行拼接:
c = torch.cat([a, b], dim=1)
拼接之后,得到的张量 c 的维度为 (2, 7)。
当然,如果需要拼接的张量维度不同,该函数会抛出异常。
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torch.cat用法
torch.cat是PyTorch中的一个函数,用于将多个tensor按照指定的维度进行连接。它有两个参数,第一个参数是tensor元组或者tensor列表,第二个参数是dim,表示连接的维度。
具体来说,如果tensor是二维的,dim=0表示在行上连接,dim=1表示在列上连接。需要注意的是,在行上连接是扩展行进行连接,在列上连接是扩展列进行连接。连接的tensor在连接维度上的shape值必须相同,否则无法进行连接。
举个例子,假设有两个tensor a 和 b,其中 a 的shape是(2,3),b 的shape是(2,20)。那么可以通过 torch.cat((a,b),-1) 在列上进行连接,因为这两个tensor在列上的shape值相同。但是如果使用 torch.cat((a,b),0) 进行连接就会报错,因为这两个tensor在行上的shape值不同。
torch.cat和torch.concat和torch.concatenate
`torch.cat` 和 `torch.concat` 是相同的函数,用于将张量沿着指定的维度拼接。而 `torch.concatenate` 是 `torch.cat` 的别名,也可以用于相同的目的。
这些函数的使用方法如下:
```python
import torch
# 沿着第0个维度拼接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(3, 3)
z = torch.cat([x, y], dim=0) # 或者 torch.concat([x, y], dim=0)
# 沿着第1个维度拼接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 2)
z = torch.cat([x, y], dim=1) # 或者 torch.concat([x, y], dim=1)
```
注意,`torch.cat` 和 `torch.concat` 都是用于拼接张量的函数,而 `torch.stack` 则是用于堆叠张量的函数。