torch的拼接函数_Pytorch中的torch.cat()函数

cat( )的用法

按维数0拼接(竖着拼)

C = torch.cat( (A,B),0 )

按维数1拼接(横着拼)

C = torch.cat( (A,B),1 )

按维数0拼接

A=torch.ones(2,3) #2x3的张量(矩阵)

print("A:\n",A,"\nA.shape:\n",A.shape,"\n")

B=2*torch.ones(4,3) #4x3的张量(矩阵)

print("B:\n",B,"\nB.shape:\n",B.shape,"\n")

C=torch.cat((A,B),0) #按维数0(行)拼接

print("C:\n",C,"\nC.shape:\n",C.shape,"\n")

tensor([[1., 1., 1.],

[1., 1., 1.]])

A.shape:

torch.Size([2, 3])

tensor([[2., 2., 2.],

[2., 2., 2.],

[2., 2., 2.]])

B.shape:

torch.Size([4, 3])

tensor([[1., 1., 1.],

[1., 1., 1.],

[2., 2., 2.],

[2., 2., 2.]])

C.shape:

torch.Size([6, 3])

按维数1拼接

A=torch.ones(2,3) #2x3的张量(矩阵)

print("A:\n",A,"\nA.shape:\n",A.shape,"\n")

B=2*torch.ones(2,4) #4x3的张量(矩阵)

print("B:\n",B,"\nB.shape:\n",B.shape,"\n")

C=torch.cat((A,B),1) #按维数0(行)拼接

print("C:\n",C,"\nC.shape:\n",C.shape,"\n")

tensor([[1., 1., 1.],

[1., 1., 1.]])

A.shape:

torch.Size([2, 3])

tensor([[2., 2., 2., 2.],

[2., 2., 2., 2.]])

B.shape:

torch.Size([2, 4])

tensor([[1., 1., 1., 2., 2., 2., 2.],

[1., 1., 1., 2., 2., 2., 2.]])

C.shape:

torch.Size([2, 7])

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