torch.stack的用法
时间: 2023-05-11 08:07:32 浏览: 79
torch.stack是一个PyTorch中的函数,用于将一个张量序列沿着一个新的维度进行堆叠。具体来说,它将一组张量沿着指定的维度进行堆叠,并返回一个新的张量。这个新的张量的维度比原来的张量多了一个维度,这个新的维度的大小就是堆叠的张量的数量。
例如,如果我们有三个形状为(2,3)的张量a、b、c,我们可以使用torch.stack([a,b,c], dim=0)将它们沿着第0个维度进行堆叠,得到一个形状为(3,2,3)的新张量。
完整代码如下:
import torch
a = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
b = torch.tensor([[7,8,9],[10,11,12]])
c = torch.tensor([[13,14,15],[16,17,18]])
stacked_tensor = torch.stack([a,b,c], dim=0)
print(stacked_tensor.shape)
print(stacked_tensor)
输出结果为:
torch.Size([3, 2, 3])
tensor([[[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6]],
[[ 7, 8, 9],
[10, 11, 12]],
[[13, 14, 15],
[16, 17, 18]]])
相关问题
torch.stack用法?
`torch.stack()`是PyTorch库中的一个函数,它用于将一维张量或列表、元组等数据结构中的元素按照指定的维度组合成更高维度的张量。这个操作类似于numpy中的`np.stack()`,常用于处理多个相同形状的一维张量,将其沿着一个新的轴叠放在一起。
基本语法如下:
```python
torch.stack(tensors, dim=0, out=None)
```
其中:
- `tensors`: 一个包含多个需要堆叠的张量的列表或单个张量。
- `dim` (可选): 堆叠的维度,默认值为0,表示在新的一维添加张量。
- `out` (可选): 如果给定,堆叠的结果会存储在这个张量中。
例如,假设我们有三个一维张量`tensor1`, `tensor2`, 和 `tensor3`,我们可以这样做:
```python
stacked_tensor = torch.stack([tensor1, tensor2, tensor3], dim=0)
```
这将会把这三个张量沿第0维(默认情况下的行方向)堆叠起来。
torch.stack 和torch.cat区别
torch.stack和torch.cat都是PyTorch中用于将多个张量合并在一起的函数,但它们的用法和效果略有不同。
torch.cat函数用于在指定的维度上,将多个张量按顺序连接在一起。它将输入的张量列表沿着指定的维度进行拼接,返回一个新的张量。例如,如果输入是两个形状为(2, 3)的张量,使用torch.cat将它们沿着维度0拼接,将返回一个形状为(4, 3)的张量。
torch.stack函数则是在新创建的维度上堆叠(stack)输入的张量列表。它将输入的张量沿着新创建的维度(堆叠维度)进行堆叠,返回一个新的张量。例如,如果输入是两个形状为(2, 3)的张量,使用torch.stack在维度0上堆叠,将返回一个形状为(2, 2, 3)的张量。
总结起来,torch.cat用于在现有维度上连接张量,而torch.stack用于创建新维度上的堆叠。具体使用哪个函数取决于你想要达到的合并效果。