Pytorch入门教程（四）：Tensor拆分、合并及基本运算

1.  cat 进行维度拼接

a = torch.rand(4, 32, 8)
b = torch.rand(5, 32, 8)
c = torch.cat([a, b], dim=0)  # 按第0维度进行拼接，除拼接之外的维度必须相同
print(c.shape)

结果：torch.Size([9, 32, 8])

2.  stack 产生一个新的维度

a = torch.rand(5, 32, 8)
b = torch.rand(5, 32, 8)
c = torch.stack([a, b], dim=0)  # 产生一个新的维度，待拼接的向量维度相同
print(c.shape)

结果：torch.Size([2, 5, 32, 8])

3.  split:  按所指定的长度拆分

a = torch.rand(6, 32, 8)
b, c = a.split(3, dim=0)  # 所给的是拆分后，每个向量的大小，指定拆分维度
print(b.shape)
print(c.shape)

结果：

torch.Size([3, 32, 8])
torch.Size([3, 32, 8])

4.   chuck:  按所给数量进行拆分

a = torch.rand(6, 32, 8)
b, c, d = a.chunk(3, dim=0)  # 所给的是拆分的个数，即拆分成多少个
print(b.shape)
print(c.shape)

结果：

torch.Size([2, 32, 8])
torch.Size([2, 32, 8])

5.  加减乘除（元素级别）

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