深度学习入门：张量拼接操作

目录

序言：

 

进行张量拼接操作的函数torch.cat()

维度（轴）：

实例：

总结

序言：

张量是什么，相信大家经过上一节的介绍，大家都有所了解了，接下来我们开始讲解张量的拼接操作，相信各位小伙伴在第一次接触张量的拼接操作的时候，小脑袋都是懵懵的，别怕，有我在，接下来我会给你详细讲解一下张量的拼接操作

 

进行张量拼接操作的函数torch.cat()

首先我们来看一下官网对这个函数是怎样描述的

 知道各位小伙伴不喜欢看英语，我翻译一下

将所给的张量序列按照指定的维度进行连接，所有的张量除了被连接的维度之外必须具有相同的形状或者为空.

torch.cat()可以视为torch.split()和torch.chunk的一种反向操作

torch.cat()可以通过例子很好的理解

参数：

张量（张量序列）：任意具有相同的python数据类型的张量序列，当所提供的张量不为空时，除了要连接的维度，其余维度必须有相同的形状

dim（整数）：要连接的维度

关键字参数：

输出（张量）：输出的张量

 上面的torch.split()与torch.chunk()函数有感兴趣的小伙伴可以去了解一下，在此不做赘述。

看完官网对torch.cat()函数的描述之后，我相信大家虽然对这一个函数大致有了个了解，但是心中仍然会有疑惑，别急，我们接着往下讲

维度（轴）：

我们先看一下下面这一张图片

对于这一个矩阵我们会说他是一个二维的，此时这个维指的是横向与纵向两个轴，维度指的是轴的数量

 

那我们再看下一个例子，向量

我们会说这是一个4维的向量，此时维度的意义表示其沿轴0的长度，

为了防止大家对此产生疑惑，我们使用轴这个概念来代替维度，特别地，矩阵含有两个轴，向量具有一个轴

上述torch.cat()函数所沿维度进行拼接其实是沿轴进行拼接。读到这里你可能会疑惑，虽然知道了沿轴进行拼接，但是哪一个轴是轴0哪一个是轴1呢？

下面我们来看一下具体是怎样对其进行拼接的，以及怎么知道哪一个轴是轴0，哪一个轴是轴1？

实例：

首先我们创建两个张量x与y

# 导入包

import torch

# 创建张量x与张量y
x = torch.tensor([[[3, 5, 4, 1], [4, 1, 2, 8], [9, 7, 5, 0]]])
y = torch.zeros((3, 3, 4))

# 分别打印张量x与y和他们的形状

print(x.shape)
print(x)
print(y.shape)
print(y)

下面是创建出的两个张量

 

 可以看出x的形状是（1，3， 4），y的形状是（3， 3， 4）

提前给你剧透一下哪一个是轴0，哪一个是轴1，如图所示、

对于轴数更多的张量，仍然是这样的， 

你可能会说，你说的就对？我不信。 先别急我给你演示一下

下面我们将其沿轴0进行拼接

# 将x与y张量沿轴0进行拼接

z = torch.cat((x, y), dim=0)
print(z)

 

 它拼接之后的内容就应该是图中标出的部分进行拼接，我们来看看结果

确实就是沿着轴0将内容进行拼接了

接下来我们试着将x与y沿着轴1进行拼接，你们猜一下会发生什么？

答案是无法进行拼接，原因如图

 如果你们还是不理解我们可以将三个轴都画出来，演示一下拼接操作

 

 沿轴0的拼接是进行下面的操作

 

我们可以看到是可以进行拼接的，拼接后的张量正是上面我们演示的按轴0拼接后的张量 

这样是不是沿轴1无法拼接就明白了，因为y中蓝色与黄色的在x中没有对应的拼接位置，如果能进行拼接，拼接后的张量是没有固定的规模的，也就是说没法说torch.Size，举个例子将x与沿轴0进行拼接，拼接后的张量，我们可以说形状是（4， 3， 4），但是沿轴1拼接后我们没法这样说。

同理沿轴2进行拼接会出现与沿轴1拼接一样的问题，也就是说在不沿轴0进行拼接的时候，因为x与y沿轴0的长度不同导致无法进行拼接。同理如果不是轴0的长度不同，而是沿轴1的长度不同，在沿轴0或轴2进行拼接的时候仍然会出现上述问题。

总结

这就是为什么，torch.cat()要求除了要连接的轴之外其他的轴必须具有相同的形状。

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