torch.cat() 函数用法

torch.cat是将两个张量（tensor）拼接在一起，cat是concatnate的意思，即拼接，联系在一起。

使用torch.cat((A,B),dim)时，除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同，方能对齐。

C = torch.cat( (A,B),0 )  #按维数0拼接（竖着拼）C = torch.cat( (A,B),1 )  #按维数1拼接（横着拼）>>> import torch
>>> A=torch.ones(2,3) #2x3的张量（矩阵）
>>> A
tensor([[ 1.,  1.,  1.],[ 1.,  1.,  1.]])
>>> B=2*torch.ones(4,3)#4x3的张量（矩阵）
>>> B
tensor([[ 2.,  2.,  2.],[ 2.,  2.,  2.],[ 2.,  2.,  2.],[ 2.,  2.,  2.]])
>>> C=torch.cat((A,B),0)#按维数0（行）拼接
>>> C
tensor([[ 1.,  1.,  1.],[ 1.,  1.,  1.],[ 2.,  2.,  2.],[ 2.,  2.,  2.],[ 2.,  2.,  2.],[ 2.,  2.,  2.]])
>>> C.size()
torch.Size([6, 3])
>>> D=2*torch.ones(2,4) #2x4的张量（矩阵）
>>> C=torch.cat((A,D),1)#按维数1（列）拼接
>>> C
tensor([[ 1.,  1.,  1.,  2.,  2.,  2.,  2.],[ 1.,  1.,  1.,  2.,  2.,  2.,  2.]])
>>> C.size()
torch.Size([2, 7])

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