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...

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于 2023-03-23 20:09:04 发布

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文章标签： pytorch 深度学习人工智能 Python

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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。

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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

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