torch stack

torch.stack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。它的作用类似于numpy中的stack函数。

torch.stack的语法如下：

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

其中，tensors是一个张量的列表或元组，dim是指定的维度，out是输出张量（可选）。

torch.stack会将tensors中的张量按照指定的维度dim进行堆叠，并返回一个新的张量。堆叠后的张量维度会增加1，新的维度大小为堆叠前的张量个数。

下面是一个示例：

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]])

相关问题

torch stack和cat的区别

torch.stack() 和 torch.cat() 都是 PyTorch 中用于张量拼接的函数，但它们有一些区别。

1. 拼接的维度：
- torch.stack()：在新创建的维度上进行拼接。
- torch.cat()：在现有的维度上进行拼接。

2. 输入张量的形状：
- torch.stack()：要求输入张量具有相同的形状。
- torch.cat()：对输入张量的形状没有特殊要求。

3. 输出张量的形状：
- torch.stack()：会增加一个新的维度，拼接后的张量形状会比输入张量的形状更高一维。
- torch.cat()：不会增加新的维度，拼接后的张量形状与输入张量的形状保持一致。

举个例子来说明这两个函数之间的区别：

假设有两个形状为 (3, 4) 的张量 tensor1 和 tensor2，我们可以使用 torch.stack() 将它们在新创建的维度 0 上进行拼接：

result = torch.stack((tensor1, tensor2), dim=0)

这将生成一个新的张量 result，形状为 (2, 3, 4)。

而使用 torch.cat() 在现有的维度 0 上进行拼接：

result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)

这将生成一个新的张量 result，形状为 (6, 4)。

总结：torch.stack() 会增加一个新的维度，而 torch.cat() 不会增加新的维度。

希望以上解答对您有帮助！如有任何其他问题，请随时提问。

torch。stack

`torch.stack()`是一个PyTorch中的函数，用于将张量序列沿着新的维度堆叠起来。它的语法如下：

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

其中，`sequence`是一个张量序列，`dim`是新维度的索引，`out`是输出张量。

下面是一个例子，假设我们有两个张量`x`和`y`，它们的形状都是`(3,)`，我们可以使用`torch.stack()`将它们沿着新的维度堆叠起来：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])

z = torch.stack([x, y], dim=0)

print(z)

输出结果为：

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

可以看到，`torch.stack()`将`x`和`y`沿着新的维度`dim=0`堆叠起来，形成了一个新的张量`z`，它的形状为`(2, 3)`。

除了`dim=0`，我们还可以指定其他的维度来堆叠张量序列。下面是一个例子，假设我们有三个张量`a`、`b`和`c`，它们的形状都是`(3, 2)`，我们可以使用`torch.stack()`将它们沿着新的维度`dim=2`堆叠起来：

import torch
import numpy as np

a = torch.from_numpy(np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]))
b = torch.from_numpy(np.array([[7, 8], [9, 10], [11, 12]]))
c = torch.from_numpy(np.array([[13, 14], [15, 16], [17, 18]]))

d = torch.stack([a, b, c], dim=2)

print(d)

输出结果为：

tensor([[[ 1,  7, 13],
         [ 2,  8, 14]],

        [[ 3,  9, 15],
         [ 4, 10, 16]],

        [[ 5, 11, 17],
         [ 6, 12, 18]]])

可以看到，`torch.stack()`将`a`、`b`和`c`沿着新的维度`dim=2`堆叠起来，形成了一个新的张量`d`，它的形状为`(3, 2, 3)`。