torch.cat((A,B),dim=*)解析

原创

已于 2023-11-14 21:02:51 修改 · 456 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#深度学习 #pytorch #python

于 2023-08-19 12:54:27 首次发布

本文详细介绍了PyTorch库中的torch.cat()函数，用于沿指定维度连接两个或多个张量，支持按列堆叠和按行并排的操作。

官方说明`torch.cat`

引用自：Pytorch中的torch.cat()函数

torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor
# 连接给定维数的给定序列的序列张量。所有张量要么具有相同的形状(除了连接维度)，要么为空。

示例

输入：

import torch
a = torch.Tensor(2,3)   #  (2行，3列)
b = torch.Tensor(2,3)
print (a)

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专栏目录

PyTorch基础（五）----- torch.cat()方法

奋斗の博客

03-26

3689

cat是concatnate的缩写，concatnate的含义拼接，深度学习模型中最为常见的是通道拼接。一、普通用法 dim = 1：表示将张量A、B按照维数1进行拼接，换句话说，就是按照列进行拼接 torch.cat((A,B),dim = 1) 案例1 x = torch.randn(3, 4) y = torch.randn(3, 2) print(x, x.size()) print(y, y.size()) z = torch.cat((x, y), dim = ) print(z,

torch.cat函数用法

thy0000的博客

10-10

7909

torch.cat函数是PyTorch中用于拼接张量（tensors）的函数。它可以沿着指定的维度将多个张量连接在一起。

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torch.cat -＞ dim=0,dim=1傻傻分不清

weixin_45401233的博客

04-24

478

发现了一个技巧就是，如果是二维张量，那么元素的索引是[index1, index2], 其中index1是指在dim=0这个维度上的值，index2是dim=1这个维度上的值。一个非常容易搞混的问题：就是沿着dim=0进行连接和沿着dim=1进行连接，到底是横着连接还是竖着连接。1. 如果是沿着dim=0进行连接，那么就是扩充index1的范围，那么就是竖着连接。2. 如果是沿着dim=1进行连接，那么就是扩充index2的范围，那么就是横着连接。

torch.nn.cat(),dim=1就是按channel拼接

weixin_66033926的博客

05-26

505

一些对torch.nn.cat()中dim参数描述存在误导性。很多讲解只是以二维tensor为例，对于初学者很不友好，可能会误以为dim=0就是以行拼接，dim=1就是按列拼接。这种理解在做深度学习时，带来的错误可能是致命性的，torch的输入往往是(batch，channel，H，W)，这时候dim=0就是按batch拼接，dim=1就是按channel拼接。

torch.cat 关于 dim=0,dim=1 测试

scar2016的博客

11-17

1万+

文章目录1.torch.cat2. 代码3. 结果4. 总结： 1.torch.cat 官方说明：torch.cat torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor 连接给定维数的给定序列的序列张量。所有张量要么具有相同的形状(除了连接维度)，要么为空。需要安装 pytorch 2. 代码 import torch # 总结： # 1. torch.cat((x,y),dim=0) :张量 X,Y按照列堆起来 # 2. torch.cat((x,y)

Pytorch中torch.cat()函数解析

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flyingluohaipeng的博客

05-29

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一. torch.cat（）函数解析 1. 函数说明 1.1 官网：torch.cat()，函数定义及参数说明如下图所示： 1.2 函数功能函数将两个张量（tensor）按指定维度拼接在一起，注意：除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同，方能对齐，如下面例子所示。torch.cat()函数不会新增维度，而torch.stack()函数会新增一个维度，相同的是两个都是对张量进行拼接 2. 代码举例 2.1 输入两个二维张量（dim=0）：dim=0对行进行拼接 a = torch.randn(2,

def init_weight(self): """Default initialization for Parameters of Module.""" # similar init concept as in deformabel-detr grid = self.generate_dilation_grids(self.kernel_size, self.kernel_size, self.dilation, self.dilation, 'cpu') assert (grid.size(0) == self.num_heads) & (self.embed_dims % self.num_heads == 0) grid = grid.unsqueeze(1).repeat(1, self.per_ref_points, 1) for i in range(self.per_ref_points): grid[:, i, ...] *= (i + 1) grid /= self.per_ref_points self.grid = grid if self.point_dim == 3: self.grid = torch.cat([torch.zeros_like(self.grid[..., :1]), self.grid], dim=-1) constant_init(self.offset, 0., 0.) constant_init(self.weight, 0., 0.) xavier_init(self.value_proj, distribution='uniform', bias=0.) xavier_init(self.output_proj, distribution='uniform', bias=0.) self._is_init = True def generate_dilation_grids(self, kernel_h, kernel_w, dilation_w, dilation_h, device): x, y = torch.meshgrid( torch.linspace( -((dilation_w * (kernel_w - 1)) // 2), -((dilation_w * (kernel_w - 1)) // 2) + (kernel_w - 1) * dilation_w, kernel_w, dtype=torch.float32, device=device), torch.linspace( -((dilation_h * (kernel_h - 1)) // 2), -((dilation_h * (kernel_h - 1)) // 2) + (kernel_h - 1) * dilation_h, kernel_h, dtype=torch.float32, device=device)) grid = torch.stack([x, y], -1).reshape(-1, 2) if self.need_center_grid: grid = torch.cat([grid, torch.zeros_like(grid[0:1, :])], dim=0) return grid

03-31

### **代码功能解析** #### 1. `def init_weight(self):` 这个方法的主要作用是为模块中的可训练参数（如偏移量、权重等）设置默认初始化值，并生成网格信息 (`grid`) 来支持后续操作。 ##### 具体步骤： - **Step...

详解Pytorch中的torch.cat torch.stack

RJ183142的博客

07-30

882

详细分析 pytorch中的torch.cat和torch.stack函数的区别及其具体作用，结合代码示例及可视化图片实现更好地理解。

x = torch.cat([x2, x1], dim=1)

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08-15

torch.cat([A,B], dim=0) # 报错：非dim维度尺寸不同(3≠4) except RuntimeError as e: print(e) # "Sizes of tensors must match except in dimension" ``` --- #### 4. `torch.cat` vs `torch.stack` 关键区别...

torch.cat()里的dim参数

qq_45711921的博客

10-12

1226

torch.cat(dim=) 是 PyTorch 中用于在指定维度上拼接（concatenate）张量的函数。参数 dim=1 表示沿着第一个维度（即列维度）进行拼接。参数 dim=0 表示沿着行维度进行拼接。

torch.cat()函数的官方解释，详解以及例子

01-20

可以直接看最下面的例子，再回头看前面的解释，就很明白了。在pytorch中，常见的拼接函数主要是两个，分别是： stack() cat() 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 —-torch.cat(inputs, dim=0) → Tensor 函数目的：在给定维度上对输入的张量序列seq 进行连接操作。 outputs = torch.cat(input

torch.cat()中dim说明

m0_60105894的博客

12-14

3641

初次接触众多博客对dim的讲解为，对于两个二维张量作为输入，dim取0结果为两个张量按行拼接，取1结果为按列拼接，但是对于高维来说就有点难以直观想象结果了，我们尝试三维情况进而总结规律。其中初学者最费解的就是dim的选取，dim的取值范围由输入张量的维度决定，输入为n维张量，dim取值在[0,n-1],接下来我们以实验理解dim不同取值对应的不同操作结果。至此，torch.cat（）的dim作用已经讲清楚，建议动手实验一下就可以弄明白其中的奥秘！

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写代码的犄角旮瘩

09-27

306

【代码】torch.cat()

x = torch.cat((x1, x2), dim=1) dim是什么意思，决定什么变量

weixin_35750483的博客

01-24

689

在这个例子中，x = torch.cat((x1, x2), dim=1) 意思是将 x1 和 x2 按照第一维拼接起来，得到新的 tensor x。变量 dim=1 决定了拼接的维度。

torch.cat函数在二维，三维数据中拼接时候 dim维度理解

争渡的博客

06-20

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当dim = 0时候，按行拼接（或者叫列合并），此时输出的结果中应当包含拼接数据的所有行当dim = 1时候，按列拼接（或者叫行合并），此时输出的结果中应当包含拼接数据的所有列。

Pytorch:PyTorch中的nn.Module.forward()函数、torch.randn()函数和torch.cat()函数使用

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04-06

1371

在类初始化的时候并不会触发forward()函数的调用，而是在实例化后，在需要计算前向传播时才会被调用。当你实例化了一个神经网络时，可以通过传入网络输入，调用其forward()函数输入到神经网络中，获取输出结果。在上述代码中，我们定义了一个AddNet神经网络类，它包含两个全连接层，其中第一层连接输入的x和y，第二层输出一个单独的节点，即对x和y的和的预测。在forward()函数中，我们将x和y按列拼接组成(1,2)的输入，接着经过一层ReLU激活函数和一层线性层后输出结果。

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sky的博客

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torch.cat是将两个张量（tensor）拼接在一起，cat是concatnate的意思，即拼接，联系在一起。 >>> import torch >>> A=torch.ones(2,3) #2x3的张量（矩阵） >>> A tensor([[ 1., 1...

torch.cat((A,B),dim=-1)

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对于Pytorch.cat()函数中的dim详细举例解释。举例中的张量从形状(2,3)到(2,2,3)扩展维度均有例子理解。dim=-1的情况及其优点，以及其应用场景

torch.cat((A,B),dim=*)解析

官方说明torch.cat

示例

官方说明`torch.cat`