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
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...
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.cat() 和 torch.stack() 一句话总结,cat是将tensor拼接到同一层上,stack是将tensor层叠在一起。 torch.cat() 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...torch.cat和torch.stack 同样都要指定维度 cat指定维度是原维度相加,在...
torch.cat和torch.stack的区别如下：1. 功能差异： torch.cat：用于拼接张量。在指定的维度上将多个张量连接在一起。拼接要求非拼接维度的形状一致。 torch.stack：用于堆叠张量。在指定的新维度上将多个张量串联起来，形成一个新的张量。2. 维度变化： torch.cat：拼接后的张量在拼接维度上的尺寸是原...
torch.cat((a,b),dim=1)和torch.cat((a,b)axis=1)一样。 同理:torch.stack((a,b),dim=1)和torch.stack((a,b)axis=1)一样。 zz=torch.rand(100)#默认zz是列向量。而非行向量。 上述3行的情况,自己已经实际实验过。 结果为: 上述行数相同d,c,在第一维度也即列上拼接时,能拼接成100行六列...
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.rand(2,3) l.append(x) print(l) x = torch.stack(l,dim=0) print(x.size...
ENcat: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...
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....
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...torch...