拼接张量：torch.cat() 、torch.stack()

站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到鄢陵网站设计与鄢陵网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：成都网站制作、做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、空间域名、网页空间、企业邮箱。业务覆盖鄢陵地区。

1. torch.cat(inputs, dimension=0) → Tensor

在给定维度上对输入的张量序列 seq 进行连接操作

举个例子：

>>> import torch
>>> x = torch.randn(2, 3)
>>> x
tensor([[-0.1997, -0.6900, 0.7039],
    [ 0.0268, -1.0140, -2.9764]])
>>> torch.cat((x, x, x), 0) # 在 0 维(纵向)进行拼接
tensor([[-0.1997, -0.6900, 0.7039],
    [ 0.0268, -1.0140, -2.9764],
    [-0.1997, -0.6900, 0.7039],
    [ 0.0268, -1.0140, -2.9764],
    [-0.1997, -0.6900, 0.7039],
    [ 0.0268, -1.0140, -2.9764]])
>>> torch.cat((x, x, x), 1) # 在 1 维(横向)进行拼接
tensor([[-0.1997, -0.6900, 0.7039, -0.1997, -0.6900, 0.7039, -0.1997, -0.6900,
     0.7039],
    [ 0.0268, -1.0140, -2.9764, 0.0268, -1.0140, -2.9764, 0.0268, -1.0140,
     -2.9764]])
>>> y1 = torch.randn(5, 3, 6)
>>> y2 = torch.randn(5, 3, 6)
>>> torch.cat([y1, y2], 2).size()
torch.Size([5, 3, 12])
>>> torch.cat([y1, y2], 1).size()
torch.Size([5, 6, 6])

文章名称：PyTorch中Tensor的拼接与拆分的实现-创新互联
转载源于：http://myzitong.com/article/dpjphi.html