torch.cat(tensors, dim=0)是将两个张量(tensor)拼接在一起,cat是concatenate的意思,即拼接。tensors:(或者tensors序列)——提供的非空tensor必须具有相同的shape,cat 维度除外。dim (int, optional):—— 拼接tensor的维度 2. 例子:>>> import torch >>> A=torch.ones(2,3) #2x3的张量(矩阵) >>> ...
import torch # 假设你有一个大小为(2, 2)的张量 tensor1 和一个大小为(1, 2)的张量 tensor2 tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) tensor2 = torch.tensor([[5, 6]]) # 使用 torch.cat() 进行拼接,指定维度为 0,表示在行方向进行拼接 new_tensor = torch.cat((tensor1, tensor2)...
torch.cat()的拼接效果 # torch.cat可以理解成拼接,dim=0表示按行拼接,dim=1表示按列拼接,不增加维度 c0 = torch.cat((a, b), dim=0) print(f'c0.shape:{c0.shape}\nc0={c0}') c1=torch.cat((a,b),dim=1) print(f'c1.shape:{c1.shape}\nc1={c1}') 拼接后得到的张量shape变化,但维...
torch.cat()函数可以将多个张量拼接成一个张量。torch.cat()有两个参数,第一个是要拼接的张量的列表或是元组;第二个参数是拼接的维度。torch.cat()的示例如下图1所示 图1torch.cat()torch.stack()函数同样有张量列表和维度两个参数。stack与cat的区别在于,torch.stack()函数要求输入张量的大小完全相同,得到的...
torch.cat(tensors, dim): 沿指定维度拼接张量。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 tensor1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) tensor2 = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # dim=0 表示沿着第一个维度(行的方向)进行连接。
output: 可以看到一维tensor用dim=0的torch.cat()就是直接横着拼 而二维的tensor用dim=0的torch.cat()就是竖着拼接了, 二维的tensor用dim=1的torch.cat()就是横着拼接了,...torch.cat 示例 前言 最近学nlp,看到网上的示例代码有个torch.cat,不是很明白,自己写了点代码测试了一下。 示例 另外,用于拼接的...
一. torch.cat()函数解析 1. 函数说明 1.1 官网:torch.cat(),函数定义及参数说明如下图所示: 1.2 函数功能 函数将两个张量(tensor)按指定维度拼接在一起,注意:除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同,方能对齐,如下面例子所示。torch.cat()函数不会新增维度,而torch.stack()函数会新增一个维度,相同...
1. 字面理解:torch.cat是将两个张量(tensor)拼接在一起,cat是concatnate的意思,即拼接,联系在一起。 2. 例子理解 AI检测代码解析 C = torch.cat( (A,B),0 ) #按维数0拼接(竖着拼) C = torch.cat( (A,B),1 ) #按维数1拼接(横着拼) ...
torch.cat()使用详解 官方文档 AI检测代码解析 torch.cat(inputs, dimension=0) → Tensor 1. 在给定维度上对输入的张量序列seq 进行连接操作。 torch.cat()可以看做 torch.split() 和 torch.chunk()的反操作。 参数: inputs (sequence of Tensors) – 可以是任意相同Tensor 类型的python 序列...