PyTorch中的torch.stack()和torch.cat()可以用于将多个张量合并成一个张量。虽然这两个函数都可以实现张量合并的功能，但它们之间的细微区...

最新推荐文章于 2024-07-25 09:25:10 发布

完美代码

最新推荐文章于 2024-07-25 09:25:10 发布

阅读量530

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： pytorch 深度学习人工智能 Python

谢绝转载-https://update.blog.youkuaiyun.com

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/update7/article/details/129738378

Python 专栏收录该内容

1151 篇文章 ¥299.90 ¥399.90

订阅专栏

本文介绍了PyTorch中的torch.stack()和torch.cat()，两个函数都用于张量合并，但torch.stack()适用于形状相同的张量堆叠，torch.cat()则支持不同形状的张量拼接。文章通过实例详细阐述了两个函数的使用方法和注意事项。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

PyTorch中的torch.stack()和torch.cat()可以用于将多个张量合并成一个张量。虽然这两个函数都可以实现张量合并的功能，但它们之间的细微区别可以影响到代码的运行结果。

torch.stack()和torch.cat()是可用于张量合并的常用函数。torch.stack()可以将相同形状的多个张量按照指定的维度进行堆叠，生成一个新的张量；而torch.cat()可以将多个张量沿着指定维度进行拼接，生成一个新的张量。

torch.stack()

下面我们来看一下torch.stack()的基本用法。torch.stack()的参数需传入一个张量序列和一个整数dim，表示要在哪个维度上进行堆叠。

import torch

# 创建三个1*3的张量
t1 = torch.tensor([1, 2

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

完美代码

关注关注

1
点赞
踩
6

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

pytorch张量的拆分与合并

qq_40107571的博客

10-28

1874

pytorch张量的拆分与合并

张量合并torch.stack()

lifeng19811981的博客

10-26

901

张量合并torch.stack()的示例与问题。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

[PyTroch系列-14]：PyTorch基础 - 张量的操作 - 拼接与堆叠

最新发布

Antai_ZHU的博客

07-25

1129

在使用PyTorch时，对张量的分割与合并是不可避免的操作，本节就带大家深刻理解张量的分割与合并。

[Pytorch]张量的合并：cat和stack操作

weixin_45863060的博客

04-22

1396

这里简单的理解是，两个shape为[2,2,3]的张量在dim=0上合并后，由原来两个2x[2,3]的张量合并为了一个4x[2,3]的张量，即shape为[4,2,3]的张量；而两个shape为[2,2,3]的张量在dim=1上合并后第一个维度的数量不变，而将第二个维度进行合并，可以看作将原来2x[2,3]的张量合并为了2x[4，3]的张量，原来每个[2x3]的张量的行数扩展至了4行。将多个向量在同一维度上进行合并，并且要求在指定维度dim外，其他维度的形状应保持相同。关于在不同维度上合并的结果。

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) ...

pytorch中torch.stack()用法虽简单，但不好理解

ym62033的博客

03-25

977

总结：m个序列数据，在某个维度k进行拼接，该维度大小为n，则拼接后形成了*n*m*大小，具体拼接过程是取m个序列数据，k-1维(设k-1维大小为x，从x=1开始取)相同情况下的第1个数据，构成新tensor的一个行；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…dim ：新增维度的（下标）位置，当dim = -1时默认最后一个维度；返回值：输出新增维度后的张量。

对PyTorch torch.stack的实例讲解

09-20

PyTorch是一款深度学习框架，其提供了一套强大的张量操作库，其中torch.stack是PyTorch中一个重要的函数，用于将一系列张量沿着指定的维度进行堆叠。在本文中，我将结合实例详细讲解PyTorch torch.stack的使用方法和...

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

2175

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系列2——张量结构操作

qq_41458274的博客

10-02

590

文本的操作在github上都有，且有运行结果。

pytorch中tensor的合并与截取方法

12-25

合并： torch.cat(inputs=(a, b), dimension=1) e.g. x = torch.cat((x,y), 0) 沿x轴合并截取： x[:, 2:4] 以上这篇pytorch中tensor的合并与截取方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。您可能感兴趣的文章:详解PyTorch中Tensor的高阶操作在PyTorch中Tensor的查找和筛选例子PyTorch中Tensor的维度变换实现在pytorch中为Module和Tensor指定GPU的例子pytorc

pytorch中张量的合并操作.cat()、.stack()方法

qq_43061415的博客

03-01

1万+

### 张量的合并操作张量的合并操作类似与列表的追加元素，可以拼接、也可以堆叠。 #### 1.拼接方法：.cat() PyTorch中，可以使用.cat()方法实现张量的拼接,==不改变张量形状，并且返回结果是原张量的视图==。 **（1）.cat()方法的使用，第一个参数和第二个参数：为目标张量，第三个参数：0表示行数增加，1表示列数增加，注意观察张量形状**

pytorch——张量的合并和分割

qq_46126537的博客

07-26

1406

合并——cat & stack dim参数表示在哪个维度上进行合并，除了要合并的张量的维度，其他维度必须相同 a1=torch.randn(4,3,32,32) a2=torch.randn(3,3,32,32) print(torch.cat([a1,a2],dim=0).shape) # [7, 3, 32, 32] stack会创建一个新的维度，所以两个要合并的张量的维度必须全部相同 a1=torch.randn(4,3,32,32) a2=torch.randn(4,3,32,32) pr

Pytorch 基础之张量合并与分割

zxhandroid的博客

02-22

1261

本次介绍一下 Tensor 张量合并与分割常用的一些方法

pytorch_lesson2 张量的索引+torch.index_select+torch.view+张量的分片函数+张量的合并操作+张量的维度变换

weixin_51589123的博客

05-08

1557

文章目录前言一、张量的符号索引1、一维张量索引2、二维张量索引3、三维张量索引二、张量的函数索引torch.index_select()方法三、tensor.view()方法四、张量的分片函数1、分块：chunk函数2、拆分：split函数四、张量的合并操作1、cat2、stack堆叠六、张量维度变换1、squeeze函数：删除不必要的维度2、unsqueeze函数：手动升维前言张量作为有序的序列，也是具备数值索引的功能，并且基本索引方法和Python原生的列表、NumPy中的数组基本一致，当然，所有

张量的拼接

南城以北的博客

10-15

1545

张量的拼接

张量堆叠函数torch.stack()

knighthood2001

04-23

1038

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。

Pytorch中的torch.cat()函数

m0_47410750的博客

01-30

1526

参考链接字面理解：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。 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） import torch >>> A=torch.ones(2,3) #2x3的张量（矩阵） >>>

torch.stack 和torch.cat区别

08-27

torch.stack和torch.cat都是PyTorch中用于将多个张量合并在一起的函数，但它们的用法和效果略有不同。 torch.cat函数用于在指定的维度上，将多个张量按顺序连接在一起。它将输入的张量列表沿着指定的维度进行拼接，返回一个新的张量。例如，如果输入是两个形状为(2, 3)的张量，使用torch.cat将它们沿着维度0拼接，将返回一个形状为(4, 3)的张量。 torch.stack函数则是在新创建的维度上堆叠（stack）输入的张量列表。它将输入的张量沿着新创建的维度（堆叠维度）进行堆叠，返回一个新的张量。例如，如果输入是两个形状为(2, 3)的张量，使用torch.stack在维度0上堆叠，将返回一个形状为(2, 2, 3)的张量。总结起来，torch.cat用于在现有维度上连接张量，而torch.stack用于创建新维度上的堆叠。具体使用哪个函数取决于你想要达到的合并效果。