PyTorch基本使用-张量的拼接操作

原创 已于 2024-12-09 18:26:14 修改 · 316 阅读 · 0 ·
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#pytorch #深度学习 #人工智能

于 2024-12-09 18:22:53 首次发布
PyTorch 2.5

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PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

学习目标：掌握torch.cat()使用

torch.cat()函数可以将两个张量根据指定的维度拼接起来，不改变维度数。

data1 = torch.randint(0,10,[1,2,3])
data2 = torch.randint(0,10,[1,2,3])
print('data1--->',data1.shape,data1)
print('data2--->',data2.shape,data2)
# 1. 按0维度拼接
data3 = torch.cat([data1,data2],dim=0)
print('data3--->',data3.shape,data3)
# 2. 按1维度拼接
data4 = torch.cat([data1,data2],dim=1)
print('data4--->',data4.shape,data4)
# 3. 按2维度拼接
data5 = torch.cat([data1,data2],dim=2)
print('data5--->',data5.shape,data5)

输出结果：

data1---> torch.Size([1, 2, 3]) tensor([[[2, 4, 6],
         [6, 8, 4]]])
data2---> torch.Size([1, 2, 3]) tensor([[[9, 0, 7],
         [9, 2, 7]]])
data3---> torch.Size([2, 2, 3]) tensor([[[2, 4, 6],
         [6, 8, 4]],

        [[9, 0, 7],
         [9, 2, 7]]])
data4---> torch.Size([1, 4, 3]) tensor([[[2, 4, 6],
         [6, 8, 4],
         [9, 0, 7],
         [9, 2, 7]]])
data5---> torch.Size([1, 2, 6]) tensor([[[2, 4, 6, 9, 0, 7],
         [6, 8, 4, 9, 2, 7]]])

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<think>嗯，用户想知道在PyTorch中如何进行张量拼接，特别是torch.cat和torch.stack的使用方法和示例。首先，我需要回忆这两个函数的具体用法和区别。 根据引用中的资料，torch.cat用于在已有的维度上拼接张量。比如，如果两个张量的形状都是(2,3)，用dim=0的话，拼接后的形状应该是(4,3)，而dim=1的话则是(2,6)。这需要确保除了拼接维度外，其他维度的大小相同。用户可能需要看到具体的例子，所以应该准备一些代码示例，比如创建两个张量然后进行cat操作。 然后是torch.stack，它会在新的维度上拼接张量。比如，两个(2,3)的张量用stack之后，如果dim=0的话，形状会是(2,2,3)，也就是新增了一个维度。这个函数要求所有张量的形状完全相同。这时候可能需要对比cat和stack的不同，比如在同样的输入下，cat和stack的输出形状差异。引用中提到stack可以看作是增加维度，而cat是在现有维度上扩展，这点需要明确说明。 接下来，用户可能需要知道两者的区别，比如是否需要相同维度，以及结果维度的变化。例如，使用cat时，拼接后的维度是原维度之和，而stack会新增一个维度。这时候需要举例子说明，比如引用中的例子，三个(7,4)的张量用stack后变成(3,7,4)，而用cat的话如果在dim=0上则是(21,4)，不过这可能要看具体的dim参数选择。 还要注意错误情况的处理，比如如果张量形状不匹配，使用这两个函数会报错。这时候需要提醒用户注意张量的形状是否一致，特别是在使用stack的时候必须完全相同，而cat则只需要在非拼接维度上一致。 另外，用户的问题中提到需要示例代码，所以应该准备好使用简单张量进行演示，比如创建x和y，然后展示cat和stack的不同结果。同时，要解释dim参数的影响，比如dim=0和dim=1时的不同拼接方式。 可能还需要提到其他相关的函数，比如torch.chunk和torch.split，但用户主要问的是cat和stack，所以可以简要带过，如引用中提到的cat是split和chunk的逆向操作，但重点还是放在用户的问题上。 最后，确保回答结构清晰，分点说明两个函数的使用方法、示例代码以及区别，并生成相关问题。注意引用标注的位置，比如在提到cat和stack的不同时引用对应的文献。</think>在PyTorch中，张量拼接主要通过`torch.cat`和`torch.stack`实现。以下是具体方法、示例及区别说明： --- ### 1. `torch.cat()`：沿现有维度拼接张量 **核心规则**：所有张量在非拼接维度上的形状必须一致[^1]。 - **语法**：`torch.cat(tensors, dim=0, out=None)` - **示例**： ```python import torch x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) # shape (2,2) y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) # shape (2,2) # 沿行（dim=0）拼接，结果形状 (4,2) result_cat0 = torch.cat([x, y], dim=0) print(result_cat0) # [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8]] # 沿列（dim=1）拼接，结果形状 (2,4) result_cat1 = torch.cat([x, y], dim=1) print(result_cat1) # [[1,2,5,6], [3,4,7,8]] ``` --- ### 2. `torch.stack()`：沿新维度拼接张量 **核心规则**：所有张量形状必须完全相同[^3]。 - **语法**：`torch.stack(tensors, dim=0, out=None)` - **示例**： ```python x = torch.tensor([1, 2]) # shape (2) y = torch.tensor([3, 4]) # shape (2) # 新增第0维度，结果形状 (2,2) result_stack0 = torch.stack([x, y], dim=0) print(result_stack0) # [[1,2], [3,4]] # 新增第1维度，结果形状 (2,2) result_stack1 = torch.stack([x, y], dim=1) print(result_stack1) # [[1,3], [2,4]] ``` --- ### 3. `torch.cat`与`torch.stack`的区别 | 特性 | `torch.cat` | `torch.stack` | |---------------------|---------------------------------------|----------------------------------------| | **输入要求** | 仅在拼接维度外形状一致[^2] | 所有张量形状完全相同[^4] | | **输出维度变化** | 沿现有维度扩展（如从(2,2)→(4,2)） | 新增维度（如从(2,2)→(1,2,2)） | | **典型应用场景** | 合并同类数据（如多个特征矩阵拼接） | 构建批次数据或通道叠加（如RGB图像） | --- ### 示例对比 ```python a = torch.randn(2, 3) b = torch.randn(2, 3) cat_result = torch.cat([a, b], dim=0) # 形状 (4,3) stack_result = torch.stack([a, b], dim=0) # 形状 (2,2,3) ``` ---
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