torch.cat - Python

torch.cat() 是 PyTorch 中的一个函数，用于在给定的维度上拼接张量。该函数可以用于将两个或多个张量沿着指定的维度进行拼接，返回一个新的张量。

语法

torch.cat(tensors, dim=0) -> Tensor

参数：

• tensors - 要拼接的张量序列，可以是一个列表或元组，其中每个张量的维度都相同，除了沿着要拼接的维度之外。
• dim - 要拼接的维度，它必须是一个整数且在 0 到张量维数之间。默认值为 0。

返回：

• 返回一个新的张量。

样例

假设有两个张量 a 和 b：

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

我们可以使用 torch.cat() 将它们沿着行的方向拼接起来，代码如下：

c = torch.cat((a, b), dim=0)

拼接后的结果 c 为：

tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6],
        [7, 8]])

我们也可以将它们沿着列的方向拼接起来，代码如下：

c = torch.cat((a, b), dim=1)

拼接后的结果 c 为：

tensor([[1, 2, 5, 6],
        [3, 4, 7, 8]])

总结

torch.cat() 是 PyTorch 中的一个重要函数，可以用于将两个或多个张量在指定的维度上拼接起来，返回一个新的张量。掌握该函数的用法可以帮助我们更高效地进行张量操作，并且拓宽我们的深度学习应用场景。