torch.cat

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

在给定维度上拼接输入序列 tensors 中的张量。所有张量除了拼接维度外必须具有相同的形状，或者是一个大小为 (0,) 的一维空张量。

torch.cat() 可以被视为 torch.split() 和 torch.chunk() 的逆操作。

torch.cat() 通过示例最容易理解。

另请参阅

torch.stack() 沿着一个新维度拼接输入序列。

参数

• tensors (Tensor 序列) – 提供的非空张量除了拼接维度外必须具有相同的形状。

• dim (int, 可选) – 拼接张量的维度

关键字参数

out (Tensor, 可选) – 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]])