【动手学深度学习】关于torch.cat

X_train = torch.cat([X_train, X_part], 0)

这行代码使用PyTorch的torch.cat()函数来连接张量，详细解释：

函数语法

torch.cat(tensors, dim=0)

• tensors: 要连接的张量列表

• dim: 指定沿哪个维度进行连接

代码含义

X_train = torch.cat([X_train, X_part], 0)

这表示：

• 将现有的 X_train 和新的 X_part 两个张量连接起来

• 沿第0维（通常是行维度）进行连接

• 结果赋值回 X_train（相当于向训练集中添加新数据）

维度说明

对于2D张量（最常见情况）：

# 假设形状：
X_train.shape = (100, 10)  # 100个样本，每个10个特征
X_part.shape = (50, 10)    # 50个样本，每个10个特征

# 连接后：
result = torch.cat([X_train, X_part], 0)
result.shape = (150, 10)   # 样本数增加，特征数不变

不同维度的效果

# 沿不同维度连接的例子
A = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
B = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 沿第0维连接（垂直堆叠）
torch.cat([A, B], 0)
# 输出：tensor([[1, 2],
#               [3, 4],
#               [5, 6],
#               [7, 8]])

# 沿第1维连接（水平堆叠）
torch.cat([A, B], 1)
# 输出：tensor([[1, 2, 5, 6],
#               [3, 4, 7, 8]])

实际应用场景

这种操作常见于：

1. 数据增强：将新生成的数据添加到训练集

2. 批量处理：合并多个小批次的数据

3. 增量学习：逐步向训练集添加新数据

4. 数据预处理：合并多个数据源

注意事项

• 除了连接维度外，其他维度的大小必须相同

• 这里使用 0 表示第一个维度（在PyTorch中通常是批次维度）

• 这种操作会创建新的张量，原有张量不变

这个操作在机器学习中非常常见，特别是在动态构建训练数据集时！