torch.cat是什么,以及怎么用?

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文章目录

  • 一、torch.cat 是什么?
  • 二、使用步骤
  • 总结


一、torch.cat 是什么?

torch.cat 是 PyTorch 中的一个函数,用于沿着某个维度连接张量。

torch.cat 接受一个张量列表,并沿着某个维度连接它们。这个函数会返回一个新的张量,其中包含了所有输入张量的元素。

特别是在处理序列数据(如文本或音频)时,需要将多个小的张量连接起来形成一个大的张量。例如,在自然语言处理中,需要将多个词向量连接起来形成一个句子的向量表示

二、使用步骤

import torch  
  
# 创建两个大小为 (2, 3) 的张量  
tensor1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  
tensor2 = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])  
  
# 沿着第一个维度连接这两个张量  
result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)  
  
print(result)

输出

tensor([[1, 2, 3],  
        [4, 5, 6],  
        [7, 8, 9],  
        [10, 11, 12]])

总结

在这个例子中,我们沿着第一个维度(也就是行)连接了两个张量。结果是一个大小为 (4, 3) 的张量,其中包含了原来两个张量的所有元素。

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