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。

相关问题

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。

torch.stack’

torch.stack是PyTorch中的一个函数，用于将多个张量堆叠在一起，生成一个新的张量。它接受一个tensor列表作为输入，并按照指定的维度进行堆叠。

例如，假设我们有两个形状为(3, 4)的张量tensor1和tensor2，我们可以使用torch.stack将它们沿着新的维度进行堆叠：

import torch

tensor1 = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
tensor2 = torch.tensor([[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]])

stacked_tensor = torch.stack([tensor1, tensor2], dim=0)

print(stacked_tensor.shape)
# 输出: torch.Size([2, 3, 4])

在这个例子中，我们通过设置dim=0来指定新的维度为0，即在原有形状的第0维度上进行堆叠。所以最终生成的张量形状为(2, 3, 4)，其中第一个维度是由两个输入张量的数量决定的。

希望这个回答对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。