torch.cat(inputs, dimension=0)

最新推荐文章于 2025-01-12 05:10:29 发布
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本文详细介绍了PyTorch中张量连接的功能与使用方法，通过实例演示了如何使用torch.cat函数沿不同维度连接张量序列，适用于深度学习与数据处理领域的开发者。

参数:

  • inputs (sequence of Tensors) – 可以是任意相同Tensor 类型的python 序列
  • dimension (int, optional) – 沿着此维连接张量序列

代码

import torch
x = torch.randn(2, 3)
print(torch.cat((x, x, x)))    #默认按行连接张量
print(torch.cat((x, x, x), 0)) #按行连接张量
print(torch.cat((x, x, x), 1)) #按列连接张量

运行结果：

tensor([[-0.4339, -0.2350, -2.1694],
        [ 1.2595, -0.8431,  0.4704],
        [-0.4339, -0.2350, -2.1694],
        [ 1.2595, -0.8431,  0.4704],
        [-0.4339, -0.2350, -2.1694],
        [ 1.2595, -0.8431,  0.4704]])
tensor([[-0.4339, -0.2350, -2.1694],
        [ 1.2595, -0.8431,  0.4704],
        [-0.4339, -0.2350, -2.1694],
        [ 1.2595, -0.8431,  0.4704],
        [-0.4339, -0.2350, -2.1694],
        [ 1.2595, -0.8431,  0.4704]])
tensor([[-0.4339, -0.2350, -2.1694, -0.4339, -0.2350, -2.1694, -0.4339, -0.2350,
         -2.1694],
        [ 1.2595, -0.8431,  0.4704,  1.2595, -0.8431,  0.4704,  1.2595, -0.8431,
          0.4704]])
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cat结果如下：可以看出行增加，而通道数和列没有任何变化！cat结果如下：可以看出列增加，而通道数和行没有任何变化！cat结果如下：可以看出通道数变化而行列没有任何变化！沿着此维连接张量序列。
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PyTorch 是深度学习领域中广泛使用的框架之一，提供了丰富的工具和函数来处理张量。其中，torch.cat 函数是一个重要的工具，用于在给定维度上拼接张量的函数。也就是说它作用是将一组张量沿着指定的维度连接在一起。
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