一般torch.cat()是为了把多个tensor进行拼接而存在的。实际使用中,和torch.stack()使用场景不同。 torch.cat()和python中的内置函数cat(), 在使用和目的上,是没有区别的,区别在于前者操作对象是tensor。 1.【函数目的】: 在给定维度上对输入的张量序列seq 进行连接操作。 outputs = torch.cat(inputs, dim=?)...
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,相同的是两个都是对张量进行拼接 2. 代码举例 ...
torch.cat()函数是把各个tensor连接起来,这里的torch.chunk()的作用是把一个tensor均匀分割成若干个小tensor 源码定义:torch.chunk(intput,chunks,dim=0) 第一个参数input是你想要分割的tensor 第二个参数chunks是你想均匀分割的份数,如果该tensor在你要进行分割的维度上的size不能被chunks整除,则最后一份会略小(...
torch.cat()是一个在PyTorch中用于连接张量的函数,它可以将两个或多个张量在指定维度上连接在一起。本文将详细介绍torch.cat()的用法,并通过具体的例子来展示其应用。 函数定义 torch.cat(tensors, dim=0) tensors:要连接的张量列表。 dim:指定连接张量的维度,默认为0。 示例 连接两个张量 importtorch a=tor...
torch.cat()函数旨在将多个张量沿着指定维度进行拼接。此函数与Python中的内置函数cat()相似，但前者操作对象为张量。其主要目的是在给定维度上对输入张量序列进行连接。例如，outputs = torch.cat(inputs, dim=?)，其中inputs为待连接的张量序列，且dim参数为选择的扩维，必须在0到len(inputs[0])...
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 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) 1. 2. 3.
torch.cat()的使用场景主要在于将多个tensor按照指定维度进行拼接，类似python中的cat()函数，但操作对象为tensor。函数定义为outputs = torch.cat(inputs, dim=?)，其中inputs是待拼接的tensor序列，dim参数指定拼接的维度，范围为0到len(inputs[0])之间。torch.stack()则用于保留序列和张量矩阵的信息...
在PyTorch中,几乎所有与神经网络有关的操作都涉及到张量(Tensor)操作。因此,在PyTorch中,将多个相同形状的张量沿某个轴/维度连接起来的过程非常重要。这就是torch.cat()函数的作用。torch.cat()的最基本用法如下: torch.cat(tensors, dim=0,out=None)-> Tensor ...
A=torch.ones(2,3) #2x3的张量(矩阵) print("A:\n",A,"\nA.shape:\n",A.shape,"\n") B=2*torch.ones(2,4) #4x3的张量(矩阵) print("B:\n",B,"\nB.shape:\n",B.shape,"\n") C=torch.cat((A,B),1) #按维数0(行)拼接 print("C:\n",C,"\nC.shape:\n",C.shape,"\n...
torch.cat函数有什么功能? 功能1 功能2