torch.stack

torch.stack() 函数可以将多个张量按照指定的维度进行拼接，得到一个新的张量。具体来说，它会在新的张量中增加一个新的维度，并将原来的张量沿着这个新维度进行拼接。

例如，假设有两个张量 a 和 b，它们的形状均为 (3, 4)，现在想要将它们按照第 0 维进行拼接，可以使用以下代码：

import torch

a = torch.randn(3, 4)
b = torch.randn(3, 4)

c = torch.stack([a, b], dim=0)

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

在这个例子中，torch.stack() 函数将张量 a 和 b 沿着第 0 维进行了拼接，得到了一个新的张量，形状为 (2, 3, 4)。其中，第 0 维表示拼接后的张量中有几个原始张量，第 1 和第 2 维分别表示原始张量的形状。

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。