torch.cat

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

在给定维度上连接给定的 seq 张量序列。所有张量必须具有相同的形状（连接维度除外），或者是一个大小为 (0,) 的一维空张量。

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

可以通过示例更好地理解 torch.cat()。

另请参阅

torch.stack() 沿着新维度连接给定的序列。

参数

• tensors (sequence of Tensors) – 任何相同类型的张量 Python 序列。提供的非空张量必须具有相同的形状，连接维度除外。

• dim (int, optional) – 连接张量的维度

关键字参数

out (Tensor, optional) – 输出张量。

示例

>>> 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]])