torch.cat(）

torch.cat() 是 PyTorch 中的一个函数，用于将张量沿着指定的维度进行拼接。它的语法如下：

torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor

其中，tensors 是要拼接的张量序列，dim 是拼接的维度，out 是拼接结果的输出张量（可选参数）。

例如，假设有两个形状为 (2, 3) 的张量 a 和 b，我们可以使用 torch.cat() 将它们沿着第 0 维拼接成一个形状为 (4, 3) 的张量：

import torch

a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(2, 3)
c = torch.cat([a, b], dim=0)
print(c.shape)  # 输出：(4, 3)

注意，要求拼接的张量在除了指定维度以外的其他维度上大小相同，否则会抛出异常。

相关问题

torch.cat

torch.cat() 是 PyTorch 中的一个函数，用于将张量沿着指定的维度进行拼接。它的语法如下：

torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor

其中，tensors 是要拼接的张量序列，dim 是拼接的维度，out 是拼接结果的输出张量（可选参数）。

例如，假设有两个形状为 (2, 3) 的张量 a 和 b，我们可以使用 torch.cat() 将它们沿着第 0 维拼接成一个形状为 (4, 3) 的张量：

import torch

a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(2, 3)
c = torch.cat([a, b], dim=0)
print(c.shape)  # 输出：(4, 3)

注意，要求拼接的张量在除了指定维度以外的其他维度上大小相同，否则会抛出异常。

torch.cat与torch.add

`torch.cat` 和 `torch.add` 是 PyTorch 中的两个基本函数，它们在张量操作中扮演着不同的角色。

`torch.cat` 用于将序列中的张量在指定的维度上进行连接。它的基本语法是 `torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None)`，其中 `tensors` 是一个包含要连接的张量的列表或元组，`dim` 参数指定连接的维度。例如，当你有一个形状为 `(3, 3)` 的两个张量，你可以在第0维连接它们得到一个形状为 `(6, 3)` 的张量，或者在第1维连接它们得到一个形状为 `(3, 6)` 的张量。

`torch.add` 用于对张量进行逐元素的加法操作，它有两个张量参数，一个是加数（adder），另一个是被加数（augend）。它的基本语法是 `torch.add(input, other, alpha=1, out=None)`，其中 `input` 是被加数，`other` 是加数，`alpha` 是可选的标量乘数，`out` 是输出张量。这个函数可以做简单的加法，也可以通过 `alpha` 参数进行缩放。