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torch.stack()与torch.cat()有什么区别

发布时间:2022-01-04 09:23:40 来源:亿速云 阅读:197 作者:小新 栏目:大数据

这篇文章将为大家详细讲解有关torch.stack()与torch.cat()有什么区别,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

torch.stack()和torch.cat()的区别在于:

torch.stack()会造成一个新的维度,在该维度上进行拼接

torch.cat()不会造成新的维度,而是在已有维度上进行拼接

例子1:

import torch

a = torch.tensor([[1, 2, 3]])
b = torch.stack((a, a)).size()
c = torch.cat((a, a)).size()
print(b)
print(c)

结果为:

torch.Size([2, 1, 3])
torch.Size([2, 3])

例子2: 

import torch

a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.stack((a, a)).size()
c = torch.cat((a, a)).size()
print(b)
print(c)

结果为:

torch.Size([2, 3])
torch.Size([6])

关于“torch.stack()与torch.cat()有什么区别”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。

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