orch.cat函数

orch.cat函数

Pytorch张量拼接方法 -
torch.cat()函数用于将两个张量在指定维度上拼接起来。这个函数的cat来源于concatenate，意味着拼接或者连接。当使用torch.cat()时，需要指定一个张量序列seq，并在指定的维度上进行连接操作。此外，还有一个类似的函数叫做torch.stack()，它的作用是保留两个信息：沿着一个新维度对输入的张量序列进行连接。
torch.cat() 可以对tensor进行上下或左右拼接，其传入的参数为：dim 控制拼接的维度，dim=0 为上下拼接，dim=1 为左右拼接 [1] 。下面是实例详解：
Python维度变化函数总结 -
torch.squeeze(input, dim=None)：删除输入张量中所有维度为1的，或只在指定dim上的1。这有助于去除仅起扩展作用的维度。torch.cat(tensor, dim=0)：将多个tensor拼接，根据dim（0或1）决定按行或列拼接。例如，按行拼接(A, B)时，需确保列数一致。torch.stack(inputs, dim=0)：堆叠多个tensor有帮助请点赞。
torch.cat(seq,dim=0,out=None)->Tensor 在给定维度上对输入张量序列seq进行连接操作由这可以想到卷积神经网络的全连接层torch.cat() 可以看做torch.split() 和torch.chunk() 的逆运算torch.chunk(tensor,chunks,dim)->>tensors 将张量沿给定维度分块torch.gather(input,dim,index,out=后面会介绍。
[PyTorch] Tensor操作(持续更新...) -
torch.cat()和torch.stack()在合并Tensor时有所不同：torch.cat()沿现有维度增加数据，类似于连接，而torch.stack()则会新增一个维度，类似于堆叠。理解这种区别对于构建复杂的数据结构至关重要。还有tensor.masked_fill()，这个函数用于根据mask中的布尔值替换tensor中对应位置的值，常用于数据清洗或条件说完了。
组合与分块操作是Tensor处理的关键环节。torch.cat()用于沿指定维度拼接，保持其他维度相同；torch.stack()则增加新的维度。chunk()和split()分别负责按照块数或大小进行分块。索引操作类似Numpy，包括下标索引、选择索引等，其中where()函数的使用要注意其广播规则和维度一致性。Tensor的维度变形包括调整到此结束了？。
pytorch 中的常用矩阵操作 -
Pytorch中的矩阵操作：#160;   随机矩阵：torch.randn(d0, d1, d2, 有帮助请点赞。)    添加维度：tensor.unsqueeze(0)    压缩维度： tensor.squeeze(0)    按维度拼接tensor：torch.cat(inputs, dim=0, 有帮助请点赞。)    维度堆叠：torch有帮助请点赞。.
torch.expand()：扩展张量尺寸。torch.cat()：横向或纵向连接多个张量。torch.squeeze()：删除张量中维度为1的轴。torch.unsqueeze()：在张量中增加维度。以上内容详细阐述了PyTorch基础学习（一）中的张量操作及常用函数，为深入理解与应用PyTorch打下了坚实基础。参考资源：Deep Learning Course (Spring 好了吧！

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