Python PyTorch cat用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.cat 的用法。

用法:

torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor

参数：

• tensors(张量序列) -任何相同类型的张量的python序列。提供的非空张量必须具有相同的形状，cat 维度除外。

• dim(int,可选的) -张量连接的维度

关键字参数：

out(Tensor,可选的) -输出张量。

连接给定维度中的给定 seq 张量序列。所有张量必须具有相同的形状(连接维度除外)或为空。

torch.cat() 可以看作是 torch.split() 和 torch.chunk() 的逆运算。

torch.cat() 可以通过示例得到最好的理解。

例子：

>>> x = torch.randn(2, 3)
>>> x
tensor([[ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
        [-0.1034, -0.5790,  0.1497]])
>>> torch.cat((x, x, x), 0)
tensor([[ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
        [-0.1034, -0.5790,  0.1497],
        [ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
        [-0.1034, -0.5790,  0.1497],
        [ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
        [-0.1034, -0.5790,  0.1497]])
>>> torch.cat((x, x, x), 1)
tensor([[ 0.6580, -1.0969, -0.4614,  0.6580, -1.0969, -0.4614,  0.6580,
         -1.0969, -0.4614],
        [-0.1034, -0.5790,  0.1497, -0.1034, -0.5790,  0.1497, -0.1034,
         -0.5790,  0.1497]])