PyTorch中的Tensor拼接：cat和stack详解

最新推荐文章于 2024-08-20 13:09:25 发布

KsClang

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文章标签： pytorch 人工智能 python

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本文介绍了PyTorch中用于张量拼接的cat和stack方法，详细阐述了它们的工作原理和使用场景。cat方法沿指定维度拼接，stack方法创建新维度进行拼接。理解这两者对于数据处理和模型训练至关重要。

在PyTorch中，我们经常需要将多个张量进行拼接操作。这对于数据处理和模型训练是非常重要的。PyTorch提供了两种主要的方法来实现张量的拼接：cat（concatenate）和stack。

1. cat方法

cat方法可以将张量沿着指定的维度进行拼接。它接受一个张量列表作为输入，并返回拼接后的结果。

import torch

# 创建示例张量
x1 = torch.tensor([[1, 2], [

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【PyTorch】 tensor.cat张量合并

jn10010537的博客

09-21

4174

【PyTorch】 tensor合并1、背景2、cat方法3、示例 1、背景 pytorch中tensor合并方法是cat,即torch.cat：将2个及以上的tensor合并为一个tensor。打印官方关于torch.cat的说明： import torch print(torch.__version__) help(torch.cat) 运行如下： 2、cat方法具体如下： def cat(tensors: Union[Tuple[Tensor, ...], List[Tensor]], di

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1740

Tensor是PyTorch中最基本的数据结构，可以看作是一个多维数组（矩阵的扩展）。与NumPy中的数组类似，与其不同的是ndarrays不能使用GPU加速计算但Tensor可以在GPU上运行，这使得它在深度学习领域特别强大，归根结底还是得依赖庞大的算力支持我们才能尽可能得到更加精准的数据，通常我们叫它张量。

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cat和stack

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363

在PyTorch中，cat和stack函数用于处理张量（tensors）的操作，但它们的效果是有区别的

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12-12

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torch.cat(tensors, dim=0, out=None) → Tensor Concatenates the given sequence of seq tensors in the given dimension. All tensors must either have the same shape (except in the concatenating dimension) or be empty. torch.cat() can be seen as an inverse ope

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04-02

562

cat(arg1,arg2)，arg1是需要stack的矩阵，arg2是操作维度。arg2=0，按行操作，需要除行外的其他维度的长度相同，上下拼。concate将矩阵按指定的方向叠加。arg2=1，按列操作，左右拼。arg2=3，前后拼。

详解Pytorch中的torch.cat torch.stack

RJ183142的博客

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详细分析 pytorch中的torch.cat和torch.stack函数的区别及其具体作用，结合代码示例及可视化图片实现更好地理解。

【pytorch学习1】pytorch中的cat、stack、tranpose、permute、unsqeeze详解

满天星

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【pytorch学习1】pytorch中的cat、stack、tranpose、permute、unsqeeze详解catstacktransposepermutesqueeze 和 unsqueeze 首先导入pytorch，利用linspace生成两个4*3的2维tensor >>> import torch as t # t.linspace(start,end,num) ......

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一、cat函数二、stack函数三、split函数四、chunk函数参考资料： Pytorch:Tensor的合并与分割

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在使用PyTorch执行深度学习开发时，经常会用到对Tensor的合并于拆分操作。如我们在使用CSP时，有时候会需要将Tensor拆分成两部分，其中一部分进行进行Cross Stage操作，另一部分执行多重卷积操作，这个时候我们就会用到四个典型的接口，分别是torch.cat, torch.stack, torch.trunk, torch.split。接下来将逐一进行讲解。

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Pytorch深度学习基础之Tensor

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cat、stack的理解

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···for example，在两个tensor中，除了要cat的dim位置的数字可以不一致外，其他位置的数字必须一样。例如一个老师记录了 4个班级、32个学生、8门课程【4，32，8】，记a1 另一个老师记录了5个班级、32个学生、8门课程【5，32，8】，记a2 用torch.cat([a1,a2],dim=0) ，则为【9，32，8】 stack和cat不同的是，会创建一个新的维度，而且要各tensor的shape和size要一样例如一个老师记录了一个班级、32个学生、8门..

torch.cat 与 torch.concat函数与torch.stack函数

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