按维数1拼接 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",...
cat是concatnate的意思:拼接,联系在一起。 先说cat( )的普通用法 如果我们有两个tensor是A和B,想把他们拼接在一起,需要如下操作: 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) >>>importtorch>>> A=torch.ones(2,3)#2x3的张量(矩阵)>>>...
因为所谓的dim=0就是在H上进行拼接,也就是在高度上进行拼接,这才将两个tensor立起来 因此这个c的shape是(4, 2) 然后我们再来看dim=1 d=torch.cat((a, b), dim=1) >>> d tensor([[1, 2, 5, 6], [3, 4, 7, 8]]) 这里dim=1,也就是在W的方向上进行拼接,因此就很简单,横着拼接 所以最后...
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 2.1 输入两个二维张量(dim=0):dim=0对行进行拼接 a=torch.randn(2,3)b=torch.randn(3,3)c=torch.cat((a,b),dim=0)a,b,c 输出结果如下:(tensor([[-0.90,-0.37,1.96],[-2.65,-...
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。
一、torch.cat()函数 熟悉C字符串的同学们应该都用过strcat()函数,这个函数在C/C++程序中用于连接2个C字符串。在pytorch中,同样有这样的函数,那就是torch.cat()函数. 先上源码定义:torch.cat(tensors,dim=0,out=None) 第一个参数tensors是你想要连接的若干个张量,按你所传入的顺序进行连接,注意每一个张量...
在Pytorch中，两个常用的拼接函数为torch.cat()和torch.stack()。它们在拼接多个张量时扮演重要角色，但各自使用场景有所不同。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，...
Pytorch中的两个常用拼接函数torch.cat()和torch.stack()，在处理tensor数据时提供便利。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...
resized_t2 = tensor2.view(-1)# 按行连接两个1D张量cat_tensor = torch.cat((resized_t1, resized_t2), dim=None) print(cat_tensor.shape)# 输出: torch.Size([315]) AI代码助手复制代码 读到这里,这篇“PyTorch常用函数torch.cat()中dim参数怎么使用”文章已经介绍完毕,想要掌握这篇文章的知识点还需...
一、torch.cat torch的拼接函数,将2个tensor拼接起来 按列拼接 A=torch.ones(2,3) B=2*torch.ones(4,3) A B C=torch.cat((A,B),0)#0表示按行拼接,即一行行拼上,就是直接上下堆接 C 1. 2. 3. 4. 5. 6. A tensor([[1., 1., 1.], ...