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 ...
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...
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...
在用torch.cat拼接两张图像时一般要求图像大小一致而通道数可不一致,即h和w同,c可不同。当然实际有3种拼接方式,另两种好像不常见。比如经典网络结构:U-Net 里面用到4次torch.cat,其中copy and crop操作就是通过torch.cat来实现的。可以看到通过上采样(up-conv 2x2)将原始图像h和w变为原来2倍,再和左边直接c...
cat( )的用法 按维数0拼接(竖着拼) C = torch.cat( (A,B),0 ) 按维数1拼接(横着拼) C = torch.cat( (A,B),1 ) 按维数0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(4,3) #4x3的张量(矩阵) print("B:\n...
1. torch.cat的用法 torch.cat((x,y),1)表示将张量x和张量y在维度1上进行拼接(连接)。这意味着如果x和y的形状如下:x的形状为(N,C_x,H,W)y的形状为(N,C_y,H,W)则拼接后的形状为(N,C_x+C_y,H,W),其中N是批量大小,C_x和C_y分别是x和y在维度1上的通道数,H和W是高度和宽度。
PyTorch中的torch.cat函数是一个强大工具，用于在指定维度上将多个张量串联起来。它旨在合并具有相同形状（除了指定维度）或完全为空的张量序列，以便进行有效的数据处理和模型构建。其基本用法如下：当你需要在某个维度（如dim=0或dim=1）上连接一系列张量时，只需提供这些张量作为参数给torch.cat函数。它...
在Pytorch中，torch.cat 函数被用于拼接张量。让我们深入了解其用法和应用。例如，假设我们有两个张量 A 和 B。如果我们想按照行方向拼接 A 和 B，我们可以使用 torch.cat((A,B),0)。这意味着张量的行数会增加，而列数保持不变。例如，如果 A 是一个 2x3 的矩阵，B 是一个 3x3 的矩阵，...
“Torchcat函数”是一个在深度学习领域中常用的函数。它主要用于连接两个张量(tensor),即将它们沿着某个维度进行拼接。本文将从定义、语法、实现及应用等方面介绍“Torchcat函数”的相关知识。 一、定义 “Torchcat函数”全称为“torch.cat”,是PyTorch框架中用于对张量进行拼接的函数。该函数可以将两个不同维度的张量...
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。