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...
torch.stack和torch.cat区别 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 = []fori inrange(0,3):x = torch.rand(2,3)l.append(x)print(l)x = torch.stack(l,...
注意的是torch.cat()和torch.stack()的区别在于,前者不会扩张张量的维度,而后者会扩张张量的维度。 从代码中我们可以看出,torch.stack()方法对dim=0维度进行了扩张...,生成伯努利分布(0-1分布,两点分布) input:概率值张量操作与线性回归张量的操作:拼接、切分、索引和变换张量的数学运算 线性回归一、张量拼接与...
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
torch.cat和torch.stack都用于张量的拼接操作,但它们之间有一些重要的区别。下面我将解释它们的区别并举一个简单的例子: 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。
torch.cat()torch.stack()函数同样有张量列表和维度两个参数。stack与cat的区别在于,torch.stack()函数要求输⼊张量的⼤⼩完全相同,得到的张量的维度会⽐输⼊的张量的⼤⼩多1,并且多出的那个维度就是拼接的维度,那个维度的⼤⼩就是输⼊张量的个数。torch.stack()的⽰例如下图2所⽰:
loss = torch.stack(policy_losses).sum() + torch.stack(value_losses).sum() 一种使用 torch.cat ,另一种使用 torch.stack ,用于类似的用例。 就我的理解而言,文档没有对它们进行任何明确的区分。 我很高兴知道这些功能之间的区别。 原文由 Gulzar 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 python...
torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor与torch.stack()区别是:不增加维度 作用: Concatenates the given sequence of seq tensors in the given dimension. All tensors must either have the same shape (except in the concatenating dimension) or be empty. ...