pytorch学习5:合并和拼接

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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



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