torch.concat

torch.concat是PyTorch中的一个函数，用于将给定的tensor沿着指定的维度连接起来，返回一个新的tensor。

torch.concat(tensor_list, dim=0, out=None)

其中，tensor_list是一个包含要连接的tensor的列表，dim是要连接的维度（默认为0），out是输出tensor的可选参数。

torch.concat的作用类似于numpy中的concatenate函数，但是它可以使用GPU加速，使得处理更加高效。它可以用于将多个batch数据拼接成一个大的batch，在使用批处理训练神经网络时非常常用。

例如，对于shape为(3, 4)的两个tensor t1和t2，如果想在第0个维度上连接它们，可以这样调用：

torch.concat([t1, t2], dim=0)

返回新的tensor的shape为(6, 4)。

如果不想创建新的tensor，可以使用out参数：

torch.concat([t1, t2], dim=0, out=concatenated_tensor)

其中，concatenated_tensor是已经存在的tensor，但是它的大小必须与要创建的tensor一样。这种方式可以减少内存占用。

总之，torch.concat是一个实用的函数，可以方便地拼接不同的tensor，提高PyTorch的高效性和灵活性。

相关问题

torch.cat和torch.concat

这两个函数都可以用来将多个张量拼接在一起，但是它们的用法略有不同。torch.cat是将多个张量按照指定的维度拼接在一起，而torch.concat则是将多个张量按照指定的维度连接在一起。具体来说，torch.cat的用法是torch.cat(seq, dim=0)，其中seq是一个张量序列，dim是指定的拼接维度。而torch.concat的用法是torch.concat(seq, dim=0)，其中seq也是一个张量序列，dim是指定的连接维度。

torch.concat和torch.stack

torch.concat和torch.stack都是PyTorch库中的操作函数，用于在新的维度上叠加多个张量。

torch.concat的作用是将多个张量在指定维度上进行合并。例如，通过torch.concat((x, y, c), dim=0)，可以将x、y和c三个张量按照维度0进行合并，生成一个新的张量。类似地，可以在维度1或维度2上进行合并。

torch.stack的作用是将多个张量在指定维度上进行叠加。例如，通过torch.stack((x, y, c), dim=0)，可以将x、y和c三个张量按照维度0进行叠加，生成一个新的张量。类似地，可以在维度1或维度2上进行叠加。

需要注意的是，torch.stack会增加一个新的维度，而torch.concat不会增加新的维度，只是在指定维度上进行合并操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [对PyTorch torch.stack的实例讲解](https://download.csdn.net/download/weixin_38743054/13998894)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [PyTorch 深度学习-张量的stack与concat操作](https://blog.csdn.net/GUO_PP/article/details/130039589)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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