Pytorch张量拼接方法

发布网友发布时间：2024-10-22 09:00

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热心网友时间：2024-11-22 08:01

torch.cat()函数用于将两个张量在指定维度上拼接起来。这个函数的cat来源于concatenate，意味着拼接或者连接。当使用torch.cat()时，需要指定一个张量序列seq，并在指定的维度上进行连接操作。

此外，还有一个类似的函数叫做torch.stack()，它的作用是保留两个信息：沿着一个新维度对输入的张量序列进行连接。需要注意的是，序列中的所有张量都应该具有相同的形状。简单来说，torch.stack()可以将多个二维张量组合成一个三维张量，也可以将多个三维张量组合成一个四维张量，以此类推。这实际上是在增加新的维度进行堆叠。例如，如果数据都是二维矩阵，torch.stack()可以将这些一个个平面按第三维（例如：时间序列）压成一个三维的立方体，立方体的长度就是时间序列的长度。这个函数常出现在自然语言处理（NLP）和图像卷积神经网络（CV）中。

torch.stack()函数的用法如下：

outputs = torch.stack(inputs, dim=?) → Tensor

下面是一个示例，展示了如何使用torch.stack()函数：

exp1: 准备2个tensor数据，每个的shape都是[3,3]

exp2: 测试stack函数

运行拼接后的tensor形状，会根据不同的dim发生变化。

在卷积神经网络和自然语言处理中，通常为了保留序列（先后）信息和张量的矩阵信息，会使用torch.stack()。