PyTorch函數(shù)torch.cat與torch.stac的區(qū)別小結(jié)
更新時(shí)間：2023年09月08日 11:19:57 作者：枯木何日可逢春
Pytorch中常用的兩個(gè)拼接函數(shù)torch.cat() 和 torch.stack(),本文主要介紹了這兩個(gè)函數(shù)的用法加區(qū)別,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下
一、torch.cat與torch.stack的區(qū)別
torch.cat 用于在給定的維度上連接多個(gè)張量，它將這些張量沿著指定維度堆疊在一起。
torch.stack 用于在新的維度上堆疊多個(gè)張量，它會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的維度，并將這些張量沿著這個(gè)新維度堆疊在一起。
二、torch.cat
Example1：
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)
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：
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)
torch.Size([2, 3])
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
torch.Size([3, 2])
tensor([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]])Example2：
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)
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]]])到此這篇關(guān)于PyTorch函數(shù)torch.cat與torch.stac的區(qū)別小結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PyTorch torch.cat與torch.stac 內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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