Pytorch教程（十九）torch.cat与torch.stack的区别

最新推荐文章于 2024-08-03 17:11:05 发布
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#pytorch #深度学习 #tensorflow

本文深入探讨了在PyTorch、TensorFlow和NumPy中，张量的concatenate和stack操作的区别。concatenate是在已有轴上连接张量，而stack则会在张量间创建新的轴进行连接。通过实例代码展示这两种方法的用法，帮助理解它们在深度学习和数值计算中的应用。
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这一节，将分析拼接（concatenating）和叠加（stacking）张量的区别。

首先看三个例子，一个是pytorch，一个是TensorFlow，一个是numpy。

stack和cat张量之间的区别可以用一句话描述：

Concatenating joins a sequence of tensors along an existing axis, and Stacking joins a sequence of tensors along a new axis.

也就是说cat是在已有的轴上进行连接，而stack是创建一个新轴，进行连接。

在这里插入图片描述
在pytorch中，我们通过stack和cat进行操作：
在这里插入图片描述

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