这篇文章将为大家详细讲解有关torch.stack()与torch.cat()有什么区别，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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torch.stack()和torch.cat()的区别在于：

torch.stack()会造成一个新的维度，在该维度上进行拼接

torch.cat()不会造成新的维度，而是在已有维度上进行拼接

例子1：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2, 3]])
b = torch.stack((a, a)).size()
c = torch.cat((a, a)).size()
print(b)
print(c)

结果为：

torch.Size([2, 1, 3])
torch.Size([2, 3])

例子2： 

import torch

a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.stack((a, a)).size()
c = torch.cat((a, a)).size()
print(b)
print(c)

结果为：

torch.Size([2, 3])
torch.Size([6])

关于“torch.stack()与torch.cat()有什么区别”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

网页标题：torch.stack()与torch.cat()有什么区别
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