pytorch每日一学33(torch.hstack())从水平方向（列方向）叠加向量

第33个方法

torch.hstack(tensors, *, out=None) → Tensor

此方法应该和前面的torch.dstack()对照起来看，前面的是在深度方向上进行叠加，而这个方法是在水平方向上进行叠加，首先看一下使用参数。

• tensors：要拼接的tensor序列。
• out：输出tensor。

此方法对一维的tensor沿着第一维进行拼接，而对其它维度的tensor沿着第二维进行拼接。

首先来看一个例子：

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

可以看到，对于一维的tensor，确实是在水平方向直接进行了拼接。而在二维的tensor上是在第二个维度进行了拼接，接下里我们看在三维上的情况。

• 可以看到确实是对第二维进行了拼接，例如c中的
  [[0.9646, 0.6254, 0.5185, 0.3193],
  [0.3248, 0.8872, 0.1793, 0.6818],
  [0.6927, 0.9157, 0.2554, 0.0317],
  [0.3084, 0.6268, 0.0684, 0.9537],
  [0.1824, 0.1292, 0.9219, 0.2265],
  [0.0826, 0.5043, 0.2404, 0.3039]]
  直接等于a中的第二维中的第一个元素：
  [[0.9646, 0.6254, 0.5185, 0.3193],
  [0.3248, 0.8872, 0.1793, 0.6818],
  [0.6927, 0.9157, 0.2554, 0.0317]]
  与b中的第二维中的第一个元素：
  [[0.3084, 0.6268, 0.0684, 0.9537],
  [0.1824, 0.1292, 0.9219, 0.2265],
  [0.0826, 0.5043, 0.2404, 0.3039]]
  直接进行拼接，以此类推。

• 所以此方法要求被拼接的tensors必须在第二个维度的长度相等，其余可以并且，并且在第二个维度上结果tensor的长度等于拼接tensors长度之和。

而在torch.dstack()中，这个是在第三维进行的。