outs=[] outs.append(out) out.shape=[1632,64] outs.append(out) x=torch.cat(outs,dim=1)，经过上面这段代码，outs和s的shape分别是多少，为什么

根据代码中的描述，`out` 的形状为 `[1632, 64]`，说明 `out` 是一个 1632 行、64列的二维数组。

接着将 `out` 添加到 `outs` 列表中，此时 `outs` 列表中有一个元素，即形状为 `[1632, 64]` 的二维数组。

然后又将 `out` 添加到 `outs` 列表中，此时 `outs` 列表中有两个元素，都是形状为 `[1632, 64]` 的二维数组。

接下来使用 `torch.cat()` 函数将 `outs` 中的两个元素按列（即第二个维度）进行拼接，得到的结果为一个形状为 `[1632, 128]` 的二维数组。其中，第一个维度的大小不变，仍为 1632，而第二个维度的大小变为了 128，因为将两个 64 列的数组拼接在一起，得到了一个 128 列的数组。

因此，`outs` 的形状为 `(2, 1632, 64)`，`x` 的形状为 `(1632, 128)`。

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outs=[] out.shape=[1632,64] outs.append(out) x=torch.cat(outs,dim=1)，经过上面这段代码，outs和s的shape分别是多少，为什么

根据代码中的描述，`out` 的形状为 `[1632, 64]`，说明 `out` 是一个 1632 行、64列的二维数组。

接着将 `out` 添加到 `outs` 列表中，此时 `outs` 列表中有一个元素，即形状为 `[1632, 64]` 的二维数组。

然后使用 `torch.cat()` 函数将 `outs` 中的唯一元素 `out` 进行拼接，由于是按列（即第二个维度）进行拼接，所以得到的结果仍然是形状为 `[1632, 64]` 的二维数组，与 `out` 的形状相同。

因此，`outs` 的形状为 `(1, 1632, 64)`，`x` 的形状为 `(1632, 64)`。

import numpy as np outs=[] out.shape=[1632,64] outs.append(out) print(np.array(outs).shape) x=torch.cat(outs,dim=1)，经过上面这段代码，输出的outs的shape为(1,)这是为什么

在上面的代码中，`out.shape=[1632,64]`是一个二维数组，而`outs`是一个空列表。当我们执行`outs.append(out)`时，我们把`out`这个二维数组添加到了`outs`的末尾，此时`outs`中只有一个元素，即一个二维数组。

接下来，我们执行`np.array(outs)`，将`outs`转换为一个numpy数组。由于`outs`中只有一个元素，即一个二维数组，所以`np.array(outs)`的形状为`(1,)`。

最后，我们执行`x=torch.cat(outs,dim=1)`，将`outs`中的二维数组按照列拼接在一起，得到一个形状为`(1632, 64)`的二维数组`x`。