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...
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.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; ——— 版权声明:本文为CSDN博主「进阶媛小...
torch.cat 和 torch.stack () cat的作用是将一系列tensor(数组)在给定的维度上进行拼接。这些向量在除了连接的维度上,维度都应该相等。 x=torch.randn(2,3)print(x.shape)print(x)>>>torch.Size([2,3])>>>tensor([[0.9192,-1.0917,0.7366],[-0.3294,-2.3804,1.7384]])catX=torch.cat([x,x,x],...
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,...
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...
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;...
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) ...
|torch.stack|torch.cat|| - -|- -|| * *'Stacks'沿着新维度的Tensor序列：|'Concat**enates'...