Функция PyTorch torch.concat
Справочное руководство Pytorch torch
torch.concatявляется функцией в PyTorch, используемой для объединения нескольких тензоров вдоль указанного измерения. Онаtorch.catявляется той же функцией, используемой для объединения нескольких тензоров вдоль указанного измерения в более крупный тензор.
Определение функции
torch.concat(tensors, dim=0, out=None)
Parameters:
tensors(Sequence of Tensor): Последовательность тензоров для конкатенации. Все тензоры должны иметь одинаковую форму во всех измерениях, кроме измерения конкатенации.dim(int, optional): Измерение, вдоль которого выполняется объединение; по умолчанию 0.out(Tensor, необязательный): Выходной тензор.
Возвращаемое значение:
torch.Tensor: Возвращает конкатенированный тензор.
Примеры использования
Пример
import torch
# Создайте два тензора
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
# Объединить два тензора
result = torch.concat([a, b])
print(result)
# Создайте два тензора
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
# Объединить два тензора
result = torch.concat([a, b])
print(result)
Результат вывода:
tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
Пример
import torch
# Создайте два 2D тензора
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
# Конкатенация по первому измерению
c = torch.concat([a, b], dim=0)
# Конкатенация по второму измерению
d = torch.concat([a, b], dim=1)
print("Конкатенация по dim=0:")
print(c)
print("nКонкатенация по dim=1:")
print(d)
# Создайте два 2D тензора
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
# Конкатенация по первому измерению
c = torch.concat([a, b], dim=0)
# Конкатенация по второму измерению
d = torch.concat([a, b], dim=1)
print("Конкатенация по dim=0:")
print(c)
print("nКонкатенация по dim=1:")
print(d)
Результат вывода:
沿 dim=0 连接:
tensor([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6],
[7, 8]])
沿 dim=1 连接:
tensor([[1, 2, 5, 6],
[3, 4, 7, 8]])
Примечание:torch.concatДаtorch.catявляется псевдонимом, и функциональность обоих полностью совпадает.
Другие расширения