torch.cat((A,B),dim=-1)

茶茶小甜豆

于 2022-11-02 12:02:18 发布

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文章标签：深度学习人工智能 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zyd_1129/article/details/127649231

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本文通过实例展示了如何使用PyTorch进行张量的拼接操作，包括按不同维度进行拼接的方法，并解释了dim参数的作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

>>> import torch
>>> x = torch.randn(2,3)
>>> x
tensor([[-0.8168, -1.9389,  0.0781],
        [ 0.3570, -1.3199, -0.1600]])
>>> torch.cat((x,x),0)
tensor([[-0.8168, -1.9389,  0.0781],
        [ 0.3570, -1.3199, -0.1600],
        [-0.8168, -1.9389,  0.0781],
        [ 0.3570, -1.3199, -0.1600]])
>>> torch.cat((x,x),-1)
tensor([[-0.8168, -1.9389,  0.0781, -0.8168, -1.9389,  0.0781],
        [ 0.3570, -1.3199, -0.1600,  0.3570, -1.3199, -0.1600]])

dim=-1是两块直接拼接