多维tensor/numpy array的拼接(np.stack, torch.cat)
对于numpy array
当有如下情景，我需要4维tensor，(b,c,w,h), 而写的程序是单张图片遍历的，即每张图片(c,w,h)，这时，就需要先用一个list，然后每次append，到最后
np.stack(list)默认是从第0维开始stack
对于tensor
如果我有一个(b,1,w,h)的tensor word_pred，我需要在第二维加一项 1-pred，让它变成(b,2,w,h)
首先对于(b,c,w,h)的word_pred是可以直接减的，因为有广播机制
然后
torch.cat((pred_word,1-pred_word),dim=1)如果用torch.stack的话会给你增加一维
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