举例说明PyTorch函数torch.cat与torch.stack的区别

一、torch.cat与torch.stack的区别

torch.cat用于在给定的维度上连接多个张量,它将这些张量沿着指定维度堆叠在一起。

torch.stack用于在新的维度上堆叠多个张量,它会创建一个新的维度,并将这些张量沿着这个新维度堆叠在一起。

二、torch.cat

Example1:

py 复制代码
import torch

tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
tensor2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

result1 = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)
result2 = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=1)

print(result1.shape)
print(result1)
print(result2.shape)
print(result2)
lua 复制代码
torch.Size([4, 2])
tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6],
        [7, 8]])
torch.Size([2, 4])
tensor([[1, 2, 5, 6],
        [3, 4, 7, 8]])

三、torch.stack

Example1:

py 复制代码
import torch

tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6])

result1 = torch.stack((tensor1, tensor2), dim=0)
result2 = torch.stack((tensor1, tensor2), dim=1)

print(result1.shape)
print(result1)
print(result2.shape)
print(result2)
lua 复制代码
torch.Size([2, 3])
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
torch.Size([3, 2])
tensor([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])

Example2:

py 复制代码
import torch

tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
tensor2 = torch.tensor([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])
tensor3 = torch.tensor([[13, 14], [15, 16], [17, 18]])

result1 = torch.stack((tensor1, tensor2, tensor3), dim=0)
result2 = torch.stack((tensor1, tensor2, tensor3), dim=1)

print(result1.shape)
print(result1)
print(result2.shape)
print(result2)
lua 复制代码
torch.Size([3, 3, 2])
tensor([[[ 1,  2],
         [ 3,  4],
         [ 5,  6]],

        [[ 7,  8],
         [ 9, 10],
         [11, 12]],

        [[13, 14],
         [15, 16],
         [17, 18]]])
torch.Size([3, 3, 2])
tensor([[[ 1,  2],
         [ 7,  8],
         [13, 14]],

        [[ 3,  4],
         [ 9, 10],
         [15, 16]],

        [[ 5,  6],
         [11, 12],
         [17, 18]]])
相关推荐
慧星云17 分钟前
魔多 AI 支持 Kontext 在线训练 :超高角色一致性助您创作
人工智能·云计算·aigc
kida_yuan18 分钟前
【从零开始】13. 数据增强(Data Augmentation)
数据结构·python·nlp
小周不长肉19 分钟前
AI幻觉的罪魁祸首
人工智能
小关会打代码22 分钟前
计算机视觉进阶教学之图像投影(透视)变换
人工智能·计算机视觉
星期天要睡觉23 分钟前
(纯新手教学)计算机视觉(opencv)实战十四——模板与多个对象匹配
人工智能·opencv·计算机视觉
一株月见草哇25 分钟前
(一)昇腾AI处理器技术
人工智能·ai·芯片
xieyan081126 分钟前
论文阅读_大模型情绪分析预测股票趋势
人工智能
mortimer32 分钟前
一次 ModelScope 替代 Hugging Face 的模型下载实战指南
人工智能·llm
柠檬味拥抱44 分钟前
2000 张人脸眼部检测数据集 | 标注规范、数据划分与应用场景
人工智能