torch.stack(tensors, dim=0)其中：tensors: 要堆叠的张量列表。dim: 选择沿哪个维度进行堆叠，默认为0。计算步骤 确定张量序列：找出你想要堆叠的张量们，比如张三、李四、王五。指定维度：选择你要把它们插在哪个队列的位置，可能是最前面、最中间，或者最后。执行堆叠：使用torch.stack函数，一键操作，让它们按你...
torch.stack(tensors: Union[Tuple[Tensor, …], List[Tensor]], dim: _int=0, *, out: Option) import torch d=torch.randint(0,24,(3,4,2)) e=torch.randint(24,48,(3,4,2)) f=torch.randint(48,72,(3,4,2)) print(d) print(e) print(f) new_tensor4=torch.stack([d,e,f],dim...
另请参阅 torch.stack(https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.stack.html),这是另一个与 torch.cat 略有不同的张量连接运算符。 t1=torch.cat([tensor,tensor,tensor],dim=1)print(t1)---tensor([[1.,0.,1.,1.,1.,0.,1.,1.,1.,0.,1.,1.],[1.,0.,1.,1.,1.,0.,1.,1...
a = torch.tensor([1, 2, 3]) b = torch.tensor([11, 22, 33]) #在第0维进行连接,相当于在行上进行组合,取a的一行,b的一行,构成一个新的tensor(输入张量为一维,输出张量为两维) c = torch.stack([a, b],dim=0) print(a) print(b) print(c.size()) print(c) 输出: tensor([1, 2, ...
torch.stack(tensors, dim=0, out=None)参数：tensors：将要被堆叠的张量序列。所有张量必须具有相同的形状。dim（可选）：要插入的新维度的索引。默认值是 0。out（可选）：输出张量。如果提供，结果将写入该张量。返回值：一个新的张量，输入的张量在指定维度上堆叠，维度增加1。示例 例1：沿 dim=0 堆叠 ...
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...
Works only for CPU tensors. Default: False. Example: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 >>> torch.tensor([[0.1, 1.2], [2.2, 3.1], [4.9, 5.2]]) tensor([[ 0.1000, 1.2000], [ 2.2000, 3.1000], [ 4.9000, 5.2000]]) >>> torch.tensor([0, 1]) # Type ...
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.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,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 >>> import torch >>> a = torch.rand((2, 3)) >>> b = torch.rand((2, 3)) >>> c = torch.stack((a, b)) ...