全文以二维张量为例说明。 太长不看版:torch.cat可以理解成“拼接”,可以按行拼接,也可以按列拼接。操作后得到的张量维度不会增加。要求用来拼接的张量形状匹配(但不要求张量形状完全一致,只要求非拼接维度一…
torch.stack与torch.cat是PyTorch中用于张量(Tensors)拼接的两个不同函数。二者的主要区别在于:torch.stack用于在新的维度上连接一系列相同形状的张量、生成更高维的张量,而torch.cat则用于在现有的维度上连接张量、不增加额外维度。具体来说,torch.stack会增加一个新的维度进行堆叠,所以参与堆叠的各张量形状必须完全相...
cat的作用是将一系列tensor(数组)在给定的维度上进行拼接。这些向量在除了连接的维度上,维度都应该相等。 x=torch.randn(2,3)print(x.shape)print(x)>>>torch.Size([2,3])>>>tensor([[0.9192,-1.0917,0.7366],[-0.3294,-2.3804,1.7384]])catX=torch.cat([x,x,x],dim=0)print(catX.shape)print(ca...
正文 在pytorch中,常见的拼接函数主要是两个,分别是: stack() cat() stack可以保留两个信息[1.序列]和[2.张量矩阵]信息,先扩张再拼接。 cat()用于拼接多个tensor。 实际使用中两者使用场景不同。 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....
torch.cat() 和 torch.stack()略有不同torch.cat(tensors,dim=0,out=None)→ Tensortorch.cat()对tensors沿指定维度拼接,但返回的Tensor的维数不会变,可理解为续接;torch.stack(tensors,dim=0,o
1. torch.cat() 2. torch.stack() 1. torch.cat() torch.cat(tensors, dim=0) 在给定维度中拼接张量序列。 参数: tensors:张量序列。 dim:拼接张量序列的维度。 importtorch a = torch.rand(2,3) b = torch.rand(2,3) c = torch.cat((a, b))print(a.size(), b.size(), c.size()) ...
torch.stack 沿新维度连接一系列张量。 torch.cat 在给定维度中连接给定的 seq 个张量序列。 所有张量必须具有相同的形状(连接维度除外)或为空。 参数 tensors(张量序列):任何相同类型的张量序列。 提供的非空张量必须具有相同的形状。在给定维度上对输入的张量序列进行连接操作。 dim (int) : ...torch.stack(...
torch.stack解析以及与torch.cat的关系 torch.stack这个函数看上去输出的结果很奇怪,但是其实解析之后很简单。 举个例子: 然后使用torch.stack函数: 一眼看上去,好像有点懵逼,不急,我们慢慢解析。 这个函数是这样的,他...上进行concat。 结果与直接执行torch.stack一致。针对其他维度也是一样的。这个就是torch.stack...
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...
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，...