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。

相关问题

什么是torch.stack函数？

torch.stack函数是PyTorch中的一个函数，用于将多个张量按照指定的维度进行堆叠。它接受一个张量列表作为输入，并返回一个新的张量，其中包含了输入张量在指定维度上的堆叠结果。

具体来说，torch.stack函数的作用是将多个张量在指定维度上进行拼接，生成一个新的张量。拼接的方式是将输入张量按照指定维度进行堆叠，形成一个新的维度。这个新的维度的大小等于输入张量个数。

下面是torch.stack函数的使用示例：

import torch

# 创建两个张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])

# 使用torch.stack函数将两个张量在0维度上进行堆叠
z = torch.stack([x, y], dim=0)

print(z)

输出结果为：

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])

在这个示例中，我们创建了两个形状相同的一维张量x和y。然后使用torch.stack函数将它们在0维度上进行堆叠，生成了一个新的二维张量z。z的形状为(2, 3)，其中第一行是x的元素，第二行是y的元素。

torch.stack函数和torch.cat

torch.stack函数和torch.cat函数都用于将多个张量按照指定的维度进行拼接，但它们有一些区别。

torch.cat函数可以按照指定的维度将多个张量拼接在一起，返回拼接后的结果。它的使用方式为：torch.cat(tensors, dim=0)，其中tensors是一个张量的列表或元组，dim是指定的拼接维度。拼接的维度必须具有相同的大小，除了指定的拼接维度外，其他维度的大小必须一致。

torch.stack函数则是在新创建的维度上拼接多个张量，返回拼接后的结果。它的使用方式为：torch.stack(tensors, dim=0)，其中tensors是一个张量的列表或元组，dim是指定的新维度。拼接的张量必须具有相同的形状。

总结来说，torch.cat函数是在已存在的维度上进行拼接，而torch.stack函数是在新创建的维度上进行拼接。