torch.stack(), torch.cat()用法详解

最新推荐文章于 2025-06-27 16:45:03 发布
最新推荐文章于 2025-06-27 16:45:03 发布
阅读量1.8w 收藏 57
点赞数 26
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python pytorch 图像算法 文章标签： pytorch
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/excellent_sun/article/details/95175823
博客主要探讨了Pytorch中针对二维和三维数据不同维度（dim）的情况。对于二维数据，分析了dim=0、1、2；三维数据则分析了dim=0、1、2、3，指出dim=0或1相同，且dim是根据数据维度从最后一维往前取，还提及了torch.cat()函数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Pytorch cat()与stack()函数详解
bbaaa123的博客
08-20 1347
pytorch cat()与stack()函数详解
深度学习框架_PyTorch_torch.stack()函数和torch.cat()函数
01-06
torch.stcak()函数对多个张量在维度上进行叠加。 其中参数dim代表不同的维度。 具体如下代码所示： >>> a = torch.ones(3,3) >>> a tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]) >>> b = torch.ones(3,3) + 1 >>> b tensor([[2., 2., 2.], [2., 2., 2.], [2., 2., 2.]]) >>> c = torch.ones(3,3) + 2 >>> c tensor([[3.,
torch.cat 和 torch.stack
weixin_37707670的博客
08-12 1040
torch.cat 和 torch.stack看起来相似但是性质还是不同的 使用python中的list列表收录tensor时，然后将list列表转化成tensor时，会报错。这个时候就要使用torch.stack进行堆叠，转化成tensor。 torch.cat() torch.cat(tensors,dim=0,out=None)→ Tensor torch.cat()对tensors沿指定维度拼接，但返回的Tensor的维数不会变 import torch a = torch.rand((2, 3
pytorch中拼接函数：cat()、stack()、add()详解和代码示例
最新发布
qq_36812406的博客
06-27 508
函数功能是否增加维度用途沿指定维度拼接否数据拼接，如 batch 构建等沿新维度堆叠张量✅ 是构建新张量结构，如时间序列堆叠等元素加法否张量数值运算你要做什么用什么函数说明沿已有维度拼接多个张量不增加维度，如拼接通道增加一个新维度将多个张量堆叠起来多帧堆叠、时间序列对两个相同 shape 的张量逐元素加和或用于残差连接、融合操作。
torch.cat 与 torch.concat函数与torch.stack函数
qq_43701910的博客
06-07 8044
将给定序列的张量在给定维度上连接起来。
torch.stack()与torch.cat() 用法
m0_61899108的博客
01-24 3061
正文 在pytorch中，常见的拼接函数主要是两个，分别是： stack() cat() stack可以保留两个信息[1.序列]和[2.张量矩阵]信息，先扩张再拼接。 cat()用于拼接多个tensor。 实际使用中两者使用场景不同。 torch.cat() 和python中的内置函数cat()， 在使用和目的上，是没有区别的，区别在于前者操作对象是tensor。 1.stack()函数 用法 官方解释：沿着一个新维度对输入张量序列进行连接。 序列中所有的张量都应该为相同形状。 .
torch.stack和torch.cat区别及用法
qq_40349484的博客
01-25 782
用法： torch.stack((tensor1,tensor2),dim=?) torch.cat((tensor1,tensor2),dim=?) dim默认为0 首先要知道dim代表什么意思： 一般情况下，dim最多包括batch_size,channel,height,width这四项 对应下标0,1,2,3 torch.stack和torch.cat都是用于拼接的，核心不同在于使用stack后，原来的张量会增加一维，比如把两个3 * 3（二维）的tensor用torch.stack在dim0拼接，
torch.stack()的官方解释，详解以及例子
12-21
`torch.stack()`是PyTorch库中的一...在处理序列数据时，`stack()`与`cat()`一起使用，可以灵活地进行数据整合和处理，为模型提供合适的数据结构。理解和熟练运用这两个函数对于构建高效且准确的神经网络模型至关重要。
torch.stack, torch.cat, torch.stack.max/mean/sum维度变换详解
jsk_learner的博客
03-25 6645
torch.stack，torch.cat, torch.stack.max/mean/sumtorch.stack创建两个[x,x,x,x]tensor变量torch.stack([x,x], dim=0)torch.stack([x,x], dim=1)torch.stack([x,x], dim=2)torch.stack([x,x], dim=3)torch.stack([x,x], di...
torch.cat()函数的官方解释，详解以及例子
01-20
一般torch.cat()是为了把函数torch.stack()得到tensor进行拼接而存在的。 区别参考链接torch.stack()，但是本文主要说cat()。 前言 和python中的内置函数cat()， 在使用和目的上，是没有区别的。 1. cat()官方解释 ...
PyTorch基础（18）-- torch.stack()方法
奋斗の博客
10-24 1万+
torch.stack方法用于沿着一个新的维度 join（也可称为cat）一系列的张量（可以是2个张量或者是更多），它会插入一个新的维度，并让张量按照这个新的维度进行张量的cat操作。只通过理论对方法进行解释说明是不够直观的，下面会通过大量的示例对torch.stack方法进行解析！dim：按照dim的方式对这些张量进行stack操作，也就是你要按照哪种堆叠方式对张量进行堆叠。首先，看一下stack的直观解释，动词可以简单理解为：把……tensors：张量序列，也就是要进行stack操作的对象。
Pytorch中torch.stack() 函数解析
热门推荐
flyingluohaipeng的博客
05-29 1万+
一. torch.stack（）函数解析 1. 函数说明： 1.1 官网：torch.stack()，函数定义及参数说明如下图所示： 1.2 函数功能 沿一个新维度对输入一系列张量进行连接，序列中所有张量应为相同形状，stack 函数返回的结果会新增一个维度。也即是把多个2维的张量凑成一个3维的张量；多个3维的凑成一个4维的张量…以此类推，也就是在增加新的维度上面进行堆叠。 1.3 参数列表 tensors ：为一系列输入张量，类型为turple和List dim ：新增维度的（下标）位置，当dim =
张量堆叠函数torch.stack()
knighthood2001
04-23 1049
接受一个张量序列作为输入，并在指定的维度上堆叠这些张量，生成一个新的张量。在这个过程中，要求所有的输入张量的形状必须是一致的，除了沿着堆叠维度的尺寸之外。新生成的张量的形状将会在指定的维度上增加一个维度。是 PyTorch 中用于在一个新的维度上堆叠张量序列的函数。当你有多个张量，想要将它们按照某个维度进行堆叠时，就可以使用。，其中第一个维度是堆叠维度，表示堆叠后的张量序列的数量。举个例子，假设有两个形状相同的张量。
深度学习中小知识点系列(十八) 解析pytorch中torch.stack()和torch.cat()(详尽)
专注于人工智能学习，总结
12-11 2195
手写过RNN的同学，知道在循环神经网络中输出数据是：一个list，该列表插入了seq_len个形状是[batch_size, output_size]的tensor，不利于计算，需要使用stack进行拼接，保留–[1.seq_len这个时间步]和–[2.张量属性[batch_size, output_size]]。形象的理解：假如数据都是二维矩阵(平面)，它可以把这些一个个平面按第三维(例如：时间序列)压成一个三维的立方体，而立方体的长度就是时间序列长度。浅显说法：把多个2维的张量凑成一个3维的张量；
pytorch中stack()和cat()的理解和区别图解
twelve13的博客
11-16 2906
torch.cat()和torch.stock()的理解和区别图解 torch.cat() 和 torch.stock() 函数的作用都是将多个维度参数相同的张量连接成一个张量，不同之处在与 stock（）相比于cat（）多了一维。这里两个函数都有 dim 这个参数，但是指的意思却不一样。使用下图来解释，在这里将两个张量理解成树这种形式，希望可以帮助理解。 dim在cat（）函数中表示索所要连接的维度，也就是连接所要连接的张量的这个维度上面的参数。 但是在stock（）中，dim表示多出来的维度，这个维度.
torch.stack()用法
打呼噜的星
09-03 846
pytorch中的stack函数
torch.stack到底怎么用？
xiangduixuexi的博客
08-07 740
我们对一个序列进行拼接，使其变成一个更大的 Tensor，但是呢我们要指定在哪一个维度上进行扩张，在该维度上扩张的数目就是序列的长度。
torch.mean(torch.stack(yhats), 0)
04-01
好的，我现在需要帮用户解决如何在PyTorch中使用torch.mean和torch.stack按维度处理张量的问题。首先，我得回顾一下这两个函数的作用和用法，确保自己理解正确。 用户提到了torch.stack和torch.mean，所以需要分别...
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

知行SUN

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值