[Pytorch] 详解 torch.cat()

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#深度学习 #python #人工智能 #pytorch #torch

本文详细解析了PyTorch中torch.cat函数的使用方法，包括其定义、参数说明及实例演示。通过具体例子展示了如何在不同维度上对张量进行拼接操作，强调了上下拼接需保持列数一致，左右拼接需保持行数一致的原则。

1. 定义

官方手册中描述为：

torch.cat(inputs, dimension=0) → Tensor

在给定维度上对输入的张量序列seq 进行连接操作。

torch.cat()可以看做 torch.split() 和 torch.chunk()的反操作。 cat() 函数可以通过下面例子更好的理解。

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。

2. 例子

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