torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1)

这是一个 PyTorch 中的操作，它使用 torch.cat 来将四个 2D 张量连接在一起，其中每个张量从原始张量中跳过一个像素来创建。最终的张量的形状将是 (batch_size, channels, height/2, width/2)。它通常用于图像下采样操作。

相关问题

torch.concatenate和torch.cat

torch.cat和torch.concatenate是PyTorch中用于连接张量的两个函数，它们的作用是相同的，都可以用来将多个张量沿着指定的维度连接起来。

不同之处在于，torch.cat是将多个张量按照指定的维度拼接起来，而torch.concatenate则是将多个张量沿着指定的维度连接起来。此外，torch.cat还可以指定连接的维度，而torch.concatenate必须指定连接的维度。

以下是两个函数的使用示例：

import torch

# 使用torch.cat连接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 3)
z = torch.cat([x, y], dim=0)
print(z.size())  # 输出torch.Size([4, 3])

# 使用torch.concatenate连接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 3)
z = torch.concatenate([x, y], dim=0)
print(z.size())  # 输出torch.Size([4, 3])

需要注意的是，torch.cat和torch.concatenate都会返回一个新的张量，原来的张量不会被修改。

torch.cat 和 torch.stack的区别

torch.cat和torch.stack这两个函数在功能上有一些区别。

torch.cat函数被用来在指定维度上对输入的张量序列进行连接操作。它将输入的张量按顺序连接在一起，连接的维度由参数dim指定。例如，对于输入张量 x，torch.cat((x, x, x), 0) 将在维度0上连接三个x张量，结果是一个形状为(3, ...)的新张量。而torch.cat((x, x, x), 1) 则在维度1上连接三个x张量，结果是一个形状为(2, 9)的新张量。可以看出，torch.cat函数的作用是沿着指定的维度进行连接操作。

相比之下，torch.stack函数将输入的张量序列在新的维度上进行堆叠操作。它会在指定的维度上创建一个新的维度，并将输入的张量序列沿着这个新维度进行堆叠。例如，对于输入张量 x，torch.stack((x, x, x), 0) 将在维度0上堆叠三个x张量，结果是一个形状为(3, 2, 3)的新张量。可以看出，torch.stack函数的作用是创建一个新的维度，并将输入张量序列在这个新维度上进行堆叠。

综上所述，torch.cat函数用于连接张量，而torch.stack函数用于堆叠张量。