torch.stack函数

`torch.stack`函数是PyTorch中的一个函数，用于将一系列张量沿着新的维度进行堆叠。它的语法如下：

torch.stack(sequence, dim=0, out=None)

其中，`sequence`是一个张量序列，`dim`是指定新的维度的位置，`out`是指定输出张量。

举个例子，如果有两个形状相同的张量：

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

我们可以使用`torch.stack`函数将它们沿着新的维度进行堆叠：

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

这样，我们就得到了形状为`(2, 3)`的新张量。在这个例子中，我们没有指定`dim`参数，因此默认在第0维进行堆叠。如果我们指定`dim=1`，就会在第1维进行堆叠：

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

这样，我们就得到了形状为`(3, 2)`的新张量。注意，这里我们指定了`dim=1`，因此新的维度是在第1维。