torch.stack和torch.tensor有什么区别

`torch.stack`和`torch.tensor`是PyTorch中用于创建张量的两个函数，它们的主要区别在于它们处理输入张量的方式不同。

`torch.tensor`是一个用于创建张量的函数，它的输入可以是任何序列类型（如列表、元组等），并且会自动推断出张量的形状和数据类型。`torch.tensor`的返回值是一个新的张量，它们之间没有任何关系。例如：

import torch

a = [1, 2, 3]
b = torch.tensor(a)

print(a)  # [1, 2, 3]
print(b)  # tensor([1, 2, 3])

`torch.stack`则是一个用于沿着新的维度堆叠输入张量的函数。它将一组张量沿着新的维度进行堆叠，使得每个张量的形状必须相同。`torch.stack`的返回值是一个新的张量，它的形状比输入张量的形状多了一个维度。例如：

import torch

a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])

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

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

在上面的例子中，我们将两个形状相同的张量沿着新的维度进行了堆叠，最终得到了一个形状为`[2, 3]`的张量。需要注意的是，`torch.stack`要求所有输入张量的形状必须相同，否则会引发错误。

相关问题

torch.cat和torch.stack的区别

`torch.cat` 和 `torch.stack` 都是 PyTorch 中用于操作张量（tensor）的方法，但它们的主要用途和行为有所不同。

`torch.cat`（concatenate）主要用于沿着指定的维度（dimension）连接两个或多个张量。当你想要在某个维度上拼接一系列相同形状或形状可广播的张量时，使用 `cat`。例如：

import torch

# 假设我们有两个一维张量
t1 = torch.tensor([1, 2, 3])
t2 = torch.tensor([4, 5, 6])

# 沿着第二个维度（索引为1）连接它们
concatenated = torch.cat((t1, t2), dim=1)

这将返回一个形状为 (3, 2) 的张量，其中第一列是 `t1`，第二列是 `t2`。

而 `torch.stack`（stack）则是将一系列具有相同形状的张量按照新的一维（默认为0，即batch dimension）叠在一起。它通常用于处理每个样本的多输出情况，比如一个网络的多个输出层：

# 假设我们有一个列表，每个元素都是一个一维张量
tensors_list = [torch.tensor([1, 2]), torch.tensor([3, 4, 5])]

# 沿着新的第一个维度堆叠所有张量
stacked = torch.stack(tensors_list, dim=0)

这将返回一个形状为 `(2, 2)` 的张量，其中第一行是第一个元素 `[1, 2]`，第二行是第二个元素 `[3, 4]`。

总结一下：
- `torch.cat` 用于在给定维度上拼接张量。
- `torch.stack` 用于在新的一维上堆叠具有相同形状的张量，通常用于创建批次数据。

torch.stack和torch.cat

torch.stack()和torch.cat()都是PyTorch中用于拼接张量的常用操作。

torch.cat()函数可以将一系列张量按照指定的维度进行串联拼接。它接受一个张量序列和一个维度参数，返回在指定维度上拼接后的新张量。例如，torch.cat([tensor1, tensor2, tensor3], dim=0)会在维度0上将tensor1、tensor2和tensor3进行拼接。

torch.stack()函数可以将一系列张量按照新创建的维度进行并联拼接。它接受一个张量序列和一个维度参数，返回在新创建的维度上拼接后的新张量。torch.stack([tensor1, tensor2, tensor3], dim=0)会在维度0上将tensor1、tensor2和tensor3进行拼接。