torch.cat函数用法

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。

1. cat函数构成

下面是torch.cat函数的用法和一个示例说明：

torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor

参数说明：

• tensors：要拼接的张量序列，可以是一个张量列表或元组。
• dim：指定拼接的维度。例如，dim=0表示在第一个维度上拼接，dim=1表示在第二个维度上拼接，以此类推。
• out：可选参数，用于指定输出张量的位置。如果未提供，将创建一个新的张量来保存结果。

2.两个二维张量拼接

假设有两个二维张量a和b：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2],
                  [3, 4]])

b = torch.tensor([[5, 6],
                  [7, 8]])

接下来我们将用这两个张量进行示例。

2.1 二维张量拼接（dim=0维度）

要在第一个维度（行）上拼接这两个张量，根据cat函数构成直接拼接即可

result = torch.cat((a, b), dim=0)
print(result)

完整代码示例：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2],
                  [3, 4]])

b = torch.tensor([[5, 6],
                  [7, 8]])

result = torch.cat((a, b), dim=0)
# 在第一个维度上进行拼接
#在[[1, 2], [3, 4]]最外边的"["进行拼接

print(result)

输出：

tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6],
        [7, 8]])

在这个示例中，torch.cat将张量a和张量b沿着第一个维度（行）连接在一起，生成一个新的张量result。可以通过指定不同的dim参数来在其他维度上进行拼接。

2.2 二维张量拼接（dim=1维度）

import torch

a = torch.tensor([[1, 2],
                  [3, 4]])

b = torch.tensor([[5, 6],
                  [7, 8]])

result = torch.cat((a, b), dim=1)
# 在第二个维度上进行拼接
#在[[1, 2], [3, 4]]的第二个"["进行拼接

print(result)

输出：

tensor([[1,