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
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...
pytorch——cat、stack 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......
用法: torch.cat(): 用于连接两个相同大小的张量 torch.stack(): 用于连接两个相同大小的张量,并扩展维度 实例: torch.cat() 使用不同的参数,输出的结果不同,首先填入一个会返回错误的参数:从返回报错原因可以看到,参数的返回必须是在[-2, 1]之间。 设置dim=-1,得到如下结果,当参数为-1时,与dim=1的返...
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...
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()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]) >>…
torch.cat()函数可以将多个张量拼接成一个张量。torch.cat()有两个参数,第一个是要拼接的张量的列表或是元组;第二个参数是拼接的维度。torch.cat()的示例如下图1所示 图1torch.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...
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...