Pytorch中 torch.cat与torch.stack 拼接函数

stack()
拼接函数,是拼接以后,再扩展一维。torch.stack()有两个参数,第一个是要拼接的张量的列表或是元组;第二个参数是拼接的维度。

cat()
拼接函数,将多个张量拼接成一个张量,保持维度不变。torch.cat()有两个参数,第一个是要拼接的张量的列表或是元组;第二个参数是拼接的维度。

torch.cat() 和 torch.stack()函数要求输入张量的大小完全相同,才能进行拼接

stack与cat的区别在于, 得到的张量的维度会比输入的张量的大小多1,并且多出的那个维度就是拼接的维度,那个维度的大小就是输入张量的个数。

A=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],dtype=torch.float)
print("A:",A)
B=torch.tensor([[-1,-2,-3],[-4,-5,-6],[-7,-8,-9]],dtype=torch.float)
print("B:",B)
print("*********************************")

c=torch.cat((A,B),dim=0)#保持维度不变
print(c)
print(c.shape)

d=torch.stack((A,B),dim=0)#多扩展一维度
print(d)
print(d.shape)

在这里插入图片描述

### 回答1: torch.cat() 和 torch.stack() 都是 PyTorch 中的 Tensor 操作函数,用于对 Tensor 进行拼接和堆叠。 torch.cat() 用于对 Tensor 进行按维度拼接。例如,如果你有三个形状为 (2, 3) 的 Tensor,你可以使用 torch.cat() 将它们拼接成形状为 (6, 3) 的 Tensor。 torch.stack() 用于对 Tensor 进行按维度堆叠。例如,如果你有三个形状为 (2, 3) 的 Tensor,你可以使用 torch.stack() 将它们堆叠成形状为 (3, 2, 3) 的 Tensor。 ### 回答2: PyTorch是当前机器学习和深度学习领域最流行的框架之一。torch.cat()和torch.stack()是PyTorch中最常用的两个函数之一,它们都可以将多个张量进行拼接torch.cat()函数可以对给定的多个张量进行维度拼接,也就是将输入张量按照给定维度进行连接。这个函数最常用的情况是在将两个张量按照某个维度进行连接,也可以将多个张量按照某个维度进行连接。举个例子,如果有两个张量A和B,且它们的第一个维度相同(比如都是5),那么可以使用torch.cat([A,B],dim=1)将它们按照第二个维度进行拼接torch.stack()函数torch.cat()函数非常相似,也可以将多个张量按照给定维度进行拼接,但是它还有一些额外的功能。除了可以按照给定的维度拼接张量之外,torch.stack()函数还会在拼接后的结果中添加一个新的维度。这个新增的维度会被插入到给定维度的位置。举个例子,如果有两个张量A和B,每个张量的形状都是5*3,使用torch.stack([A,B])将它们按照新的维度进行拼接,那么拼接后的张量形状就会变成2*5*3,其中新增加的维度是1. 总之,torch.cat()和torch.stack()都是非常实用的函数,可以帮助我们将多个张量按照给定维度进行拼接,并且在更高维度中增加新的张量。需要注意的是,torch.cat()和torch.stack()两个函数的使用方法略有不同,选择使用哪个函数需要视具体情况而定。 ### 回答3: torch.cat()和torch.stack()都是PyTorch中用于拼接多个张量的函数,但它们在使用方式和结果上有所不同。 首先,torch.cat()的使用方法如下: ```python torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor ``` 其中,tensors是需要拼接的张量的列表,dim指定拼接的维度,默认为0,out指定输出的Tensor,如果不指定,则会创建一个新的Tensor来存储结果。 例如,我们有两个2×3的张量a和b,想将它们按行拼接起来,代码如下: ```python a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) b = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) c = torch.cat([a, b], dim=0) print(c) ``` 输出结果为: ``` tensor([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]) ``` 可以看到,c就是将a和b按行拼接起来得到的结果。 而torch.stack()的使用方法如下: ```python torch.stack(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor ``` 其中,tensors是需要拼接的张量的列表,dim指定拼接的维度,默认为0,out指定输出的Tensor,如果不指定,则会创建一个新的Tensor来存储结果。 不同于cat函数stack函数会创建一个新的维度来存储拼接的结果。例如,我们有两个2×3的张量a和b,想将它们堆叠起来,代码如下: ```python a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) b = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) c = torch.stack([a, b], dim=0) print(c) ``` 输出结果为: ``` tensor([[[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6]], [[ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) ``` 可以看到,c是将a和b在一个新的维度上堆叠起来得到的结果。 总之,torch.cat()适用于沿着一个已有的维度拼接张量,而torch.stack()则适用于在新的维度上堆叠张量。两者之间的选择应根据实际需求进行。
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