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...
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致)。 torch.stack可以理解成“堆叠”,操作后得到的张量会增加一维。用来堆叠的张量形状必须完全一致。 代码示例 先上代码。导入库,生成数据。a和b...
cat、stack(书P41) cat不额外增加维度,在本身增加 a:(2,3),b:(2,3) cat([a,b],0):(4,3) cat([a,b],1):(2,6) stack增加维度 a:(2,3),b:(2,3) stack([a,b],0):(2,2,3) stack([a,b],1):(2,2,3) stack([a,b],2):(2,3,2) lt,ge...PyTorch...
用法: torch.cat(): 用于连接两个相同大小的张量 torch.stack(): 用于连接两个相同大小的张量,并扩展维度 实例: torch.cat() 使用不同的参数,输出的结果不同,首先填入一个会返回错误的参数:从返回报错原因可以看到,参数的返回必须是在[-2, 1]之间。 设置dim=-1,得到如下结果,当参数为-1时,与dim=1的返...
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()) ...
结论torch.stack ,类似并联,结果是在相应的维度会增加一维; 所以要求每个tensor大小相等 torch.cat 类似串联,结果是在相应的维度值会增加,所以要求扩展的维度大小相等 1.torch.stack l = [] for i in range(0,3): x = torch.r
1. torch.cat() 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:在给定的维数中对给定的seq张量序列进行连接。其结果是，特定的维度改变了尺寸，例如dim=0，然后将...
stack 沿新维度连接Tensor序列。cat 在给定维度中连接给定的seqTensor序列。因此，如果A和B的形状为（3...