博客

一、cat函数，cat([a,b,c],dim=N)，合并函数。

举例：

a = torch.rand(4,3,32,32)
b = torch.rand(5,3,32,32)
d = torch.rand(6,3,32,32)

c = torch.cat([a,b,d],dim=0)
print(c.shape) #torch.Size([15, 3, 32, 32])

上述代码中：

[a,b,c]表示维度相同的张量，可以是任意多个。

dim=0表示以第一个维度为基准来进行合并，所以看到三个张量中，dim=0的分别是4,5,6，那么相加等于15。然后其他维度不会变

使用cat函数时，入参的张量需要满足的条件：

（1）所有张量的维度一定要一致，要不然会报错！

（2）参数中dim=n, 除去第N维，其他的每个对应的维度的size必须都要一样，要不然会报错！

（3）cat合并后的张量的维度还是原来张量的维度，不会变

二、stack函数 也是一个合并函数，但是和cat函数不同，stack函数会创建一个新的维度

举例：

data1 = torch.rand(5,3,32,32)
data2 = torch.rand(5,3,32,32)
f = torch.stack([data1,data2],dim=0)
print(f.shape) #torch.Size([2, 5, 3, 32, 32])

我们来到，合并后的