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...
PyTorch学习笔记:torch.cat与torch.stack——张量的拼接 torch.cat() torch.stack() cat与stack的区别 torch.cat() 官方解释:利用给定的维度连接给定的张量序列(cat代表concatenate),所有张量必须具有相同的形状(连接维度除外)或为空。 相当于按指定维度将张量序列进行拼接 参数解释: tensor...Pytorch...
torch.stack() stack的作用是在一个将两个tensor在一个新的维度上进行拼接,所有参与拼接的tensor大小都必须是一致的。得到的结果会比原来的shape多出 dim 设置的维度,这个维度的大小等于参加拼接的tensor的数量。 x=torch.randn(3,5)stackX=torch.stack((x,x),dim=0)print(x.shape)print(stackX.shape)>>>...
PyTorch 中的 torch.stack() 函数通过添加一个新的维度来堆叠张量（tensor），用于将多个张量重组为一个张量。当需要为批量处理（batch processing）准备数据、从单个张量创建多维数组，或者需要一个新轴（axis）来进行进一步的操作（如映射（mapping）或归约（reduction））时，这个操作显得特别方便。方法定义 torch.sta...
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.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,他的dim参数表明他会在dim新建一个维度,然后在这个维度上进行concat。 因此,我们可以这么理解,假如取...
torch.cat()和torch.stack()的理解和区别图解 =2,如下图 对于stack()函数生成的结果会多一个维度,所有在这个例子中会有3这个索引值所代表的第四维度,dim=3是成立的,但是对于cat()函数则没有这个...torch.cat() 和torch.stack() 函数的作用都是将多个维度参数相同的张量连接成一个张量,不同之处在与 stoc...
torch.cat() 和 torch.stack()略有不同 torch.cat(tensors,dim=0,out=None)→ Tensor torch.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,out=None)→ Tensor torch.stack()同样是对tensors沿指定维度拼接,但返回的Tensor会多一维,可理解为叠加;...
2. torch.stack() torch.stack(tensors, dim=0) 沿新维度拼接张量。 参数: tensors:张量序列 dim:要插入的维度。 importtorch a = torch.rand((2,3)) b = torch.rand((2,3)) c = torch.stack((a, b))print(a.size(), b.size(), c.size()) ...
关于torch.cat()与torch.stack()整理 代码中一直使用torch.cat()和torch.stack()进行tensor维度拼接,花点时间整理下。方便使用🤷♂️: 1.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 见代码示例更清晰: import torch a = torch.tensor(torch...