torch.cat 和torch.stack的区别_jjw_zyfx的博客-程序员ITS301

技术标签: python  深度学习  pytorch  

cat:先看官方解释

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下面看例子:

a = torch.arange(6).reshape(2,3)
print('a\n', a)
b = torch.arange(6,12).reshape(2, 3)
print('b\n', b)
c = torch.arange(12, 16).reshape(2,-1)
print('c\n', c)

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torch.cat((a, b), 0)  # 在第0维上进行连接 也是默认的

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torch.cat((a, b))   # 在第0维上进行连接 也是默认的

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torch.cat((a, b), 1)  # 在第1维上进行连接

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torch.cat((a, c), 1)  # 只能在第1维上进行连接 这就是那个except的内容,必须指定维度

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torch.cat((a, c), 0)  

在第0维上进行连接因为c的第0维只有2个而a的有三个所以连接不了(不能自动填充)

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stack

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stack_a_b = torch.stack((a,b)) # 默认新添加一个新的维度
stack_a_b_0 = torch.stack((a,b), 0)
print('stack_a_b\n', stack_a_b)
print('stack_a_b.shape\n', stack_a_b.shape)
print('stack_a_b_0\n', stack_a_b_0)
print('stack_a_b_0.shape\n', stack_a_b_0.shape)

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stack_a_b_1 = torch.stack((a,b), 1) # 在第1维上插入数据,
# 注意插入的格式 即a的第一行和b的第一行组成一个新的
#               a的第二行和b的第二行组成另一个新的 
print('stack_a_b_1\n', stack_a_b_1)
print('stack_a_b_1.shape\n', stack_a_b_1.shape)

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stack_a_b_1 = torch.stack((a,b), 2) # 在第2维上插入数据,注意插入的格式
print('stack_a_b_1\n', stack_a_b_1)
print('stack_a_b_1.shape\n', stack_a_b_1.shape)

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