torch.cat/stack，np.concatenate/stack区分

最新推荐文章于 2024-08-20 13:09:25 发布
最新推荐文章于 2024-08-20 13:09:25 发布
阅读量1k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 笔记
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/qq_38385468/article/details/120840962
本文详细介绍了深度学习库PyTorch中torch.stack和torch.cat两个重要函数的区别与使用场景。torch.stack允许在已有维度上创建新维度，而torch.cat则是沿着现有维度进行数据拼接，要求拼接的尺寸相同。理解这两个函数对于优化模型构建和数据处理至关重要。

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

torch.stack与np.stack均是在已有的基础上创建一个新的维度，因此要求提供的矩阵/张量具有相同的维度。
torch.cat与np.concatenate则都是在已有的行列上进行拼接，必须保证需要拼接的方向具有相同的大小。

torch.stack, torch.cat, torch.stack.max/mean/sum维度变换详解
jsk_learner的博客
03-25 6641
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 与 torch.concat函数与torch.stack函数
qq_43701910的博客
06-07 7970
将给定序列的张量在给定维度上连接起来。
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.,
np.concatenate() 和 torch.cat()
LemonTree_Summer的博客
06-28 1万+
self._A = np.array(self.real_A) self._B = np.array(self.real_B) self._make = np.array(self.make_real) self.input_G = np.concatenate((self._A, self._B), axis=1) # Add self.input_G = torch.from_numpy(se...
np.stack()函数详解 ==＞堆叠 【类似于torch.stack()】
Drug discovery
05-03 1万+
目录 1.来看看axis=0时，它是如何进行堆叠的：（按矩阵进行堆叠） 2.再来看看axis=1的时候：（按行进行堆叠） 3.当axis=2时（按列的的元素进行堆叠，先堆叠三个矩阵的第0个元素0,12,24，先堆叠三个矩阵的第1个元素1,13,25....） numpy.stack(arrays, axis=0) axis参数指定新轴在结果尺寸中的索引。例如，如果axis=0，它将是第一个维度，如果axis=-1，它将是最后一个维度。 参数： 数组：array_like的序列每个数组必须具有相同
np.concatenate()函数类似于torch.cat()函数
weixin_45135154的博客
07-04 3093
import random import numpy as np random.seed(0) a = np.random.randn(2,3) b = np.random.randn(2,3) c = np.concatenate((a, b), axis=0) d = np.concatenate((a, b), axis=1) print("a:\n-----\n", a) print("b:\n-----\n", b) print("c:\n-----\n", c) print("d:\n---
多维tensor/numpy array的拼接(np.stack, torch.cat)
hxxjxw的博客
08-06 1348
对于numpy array 当有如下情景，我需要4维tensor，(b,c,w,h), 而写的程序是单张图片遍历的，即每张图片(c,w,h)，这时，就需要先用一个list，然后每次append，到最后 np.stack(list) 默认是从第0维开始stack 对于tensor 如果我有一个(b,1,w,h)的tensor word_pred，我需要在第二维加一项 1-pred，让它变成(b,2,w,h) 首先对于(b,c,w,h)的word_pred是可以直接减的，因为有广播机制 然.
组合之torch.cat()和 torch.stack()
Gfqwy2021
07-03 1088
cat即concatenate的意思，是指沿着已有的数据的 某一维度进行拼接，操作后数据的总维数不变，在进行拼接时，除了拼 接的维度之外，其他维度必须相同。 而torch.stack()函数指新增维度，并按照指定的维度进行叠加 import torch a = torch.randperm(10) a = a.reshape([2, 5]) b = torch.Tensor([[10, 11, 15, 12, 13], [5, 4, 3, 2, 1]]) a = a.type_as(b) # 将a,b数据
torch.cat和torch.stack的区别
06-27
`torch.cat` 和 `torch.stack` 都是 PyTorch 中用于操作张量（tensor）的方法，但它们的主要用途和行为有所不同。 `torch.cat`（concatenate）主要用于沿着指定的维度（dimension）连接两个或多个张量。当你想要在...
Pytorch cat()与stack()函数详解
最新发布
bbaaa123的博客
08-20 1342
pytorch cat()与stack()函数详解
看完秒懂torch.stack()
01-21
torch.stack （）在这里插入图片描述一、准备数据二、dim=0三、dim=1四、dim=2 一、准备数据 首先把基本的数据准备好： import torch import numpy as np # 创建3*3的矩阵，a、b a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b=np.array([[10,20,30],[40,50,60],[70,80,90]]) # 将矩阵转化为Tensor a = torch.from_numpy(a) b = torch.from_numpy(b) # 打印a、b、c print(a) print(b) outp
torch.cat ( )和 np.concatenate() 的用法
m0_62278731的博客
06-12 3133
axis参数为指定按照哪个维度进行拼接，上述的例子中A为[2,3] B为[2,3]，设置axis=0则代表着按照第一维度进行拼接，拼接后的尺寸为[4,3]除了第一维度的尺寸发生变化，其他维度不变，同时也说明，必须保证其他维度的尺寸是能对的上的，如果x1为[5,4],x2为[5,3],在这里如果还设置axis=1的话，则会报错，因为x1和x2的第二维度尺寸不相等，无法拼接。E=torch.cat((A,D),0)就表示按维数0（行）拼接A和B，也就是竖着拼接，A上B下。即所谓的维数0和维数1.
torch.cat,torch.concat, torch.concatenate
ProfSnail的博客
10-18 3240
将向量按照指定的维度进行拼接。这三个函数是同一个函数，互为彼此的别名。
Python 基础torch.stack(tensors: Union[Tuple[Tensor, ...], List[Tensor]], dim: _int=0, *, out: Option)
weixin_38132729的博客
03-08 1509
stack(inputs, dim=) :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。 np.stack() import numpy as np a=np.array([i for i in range(24)]).reshape(3,4,2) b=np.array([i for i in range(24,48)]).reshape(3,4,2) c=np.array([i for i in range(48,72)]).reshape(3,4,2) print(a) p
torch.cat torch.concatenate torch.concat学习记录
weixin_41147796的博客
12-20 1365
将向量按照指定的维度进行拼接。这三个函数是同一个函数，互为彼此的别名。将tensor进行拼接，拼接的维度根据dim设置，默认为0（行拼接）
np.concatenate() 函数，NumPy 中用于连接（concatenate）数组的函数
weixin_51659315的博客
01-15 1477
是 NumPy 中用于连接（concatenate）数组的函数。它的行为与 PyTorch 中的 torch.cat() 类似，但有一些细微的区别。
numpy库数组拼接np.concatenate的用法
热门推荐
山中有石为玉
06-04 4万+
concatenate功能：数组拼接 函数定义： numpy.concatenate((a1,a2,...),axis=0,out=None) Parameters: a1, a2, …:数组序列 除了axis对应的轴，数组其他维度必须一样 axis:可选，默认是0 out:多维数组，可选 如果o...
拼接函数(numpy and torch)
qq_42256930的博客
01-11 427
都属于扩张再拼接：会构造新的维度，然后对数据进行拼接.
Pytorch学习笔记(一)：torch.cat()模块的详解
源的博客
03-10 3342
文章目录1.What is torch.cat()2.How to use torch.cat()3.Actual code of torch.cat() 1.What is torch.cat() cat是concatnate的意思：拼接，联系在一起。所以显而易见就是拼接两个tensor的意思 2.How to use torch.cat() C = torch.cat( (A,B),0 ) #按维数0拼接（竖着拼） C = torch.cat( (A,B),1 ) #按维数1拼接（横着拼） 3.Ac
评论
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
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