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...
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
torch.cat: torch.cat用于沿着现有的维度(轴)连接张量,不会增加维度。 张量之间的维度必须匹配,除了连接维度之外的其他维度应该一致。 可以选择连接的维度(轴),通常用dim参数指定。 结果张量的维度比输入张量少一个。 importtorch# 创建两个张量x=torch.tensor([1,2,3])y=torch.tensor([4,5,6])# 使用torch...
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()) ...
2. torch.stack() 1.【函数目的】: 2.【note】: Pytorch中常用的两个拼接函数,torch.cat() 和 torch.stack() 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,...
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;...
以二维张量为例，详细解释torch.cat()和torch.stack()的区别。考虑数据a和b均为3*4张量。torch.cat()用于拼接张量。dim=0表示按行拼接，结果为a与b在下方，张量形状变为（3+3）*4。dim=1表示按列拼接，结果为a与b在右侧，张量形状变为3*(4+4)。拼接要求非拼接维度的形状一致。举例：若a与...
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...