torch.stack(), torch.cat()用法详解

if __name__ == '__main__':import torchx_dat = torch.tensor([[1, 2], [3,4], [5,6]], dtype=torch.float)y_dat = torch.tensor([[10, 20], [30,40], [50,60]], dtype=torch.float)res=torch.stack((x_dat,y_dat),0)print(res)res = torch.stack((x_dat, y_dat), 1)print(res)res = torch.stack((x_dat, y_dat),2)print(res)res = torch.cat((x_dat, y_dat), 0)print(res)res = torch.cat((x_dat, y_dat), 1)print(res)res = torch.cat((x_dat, y_dat), 2)print(res)

stack 是合并，但是内容单元不变。

cat是追加，内容尺寸会变化

torch.stack(), torch.cat()用法详解相关推荐

torch 归一化，momentum用法详解
torch 有两个地方用Momentum动量,冲量, 一,优化器中的Momentum 主要是在训练网络时,最开始会对网络进行权值初始化,但是这个初始化不可能是最合适的:因此可能就会出现损失函数在训练的 ...
torch.cat()用法详解
先把官方解释展示一下 torch.cat(tensor,dim=0) 第一个参数是tensor,第二个是轴,-1,0,1,2.....,这取决于你的tensor是几维空间. 它的功能是将多个tenso ...
linux常中的cat命令,cat命令-linux常用命令cat用法详解
cat命令用于连接文件打印到输出设备中 cat是linux的基本文本输出命令,通常用于查看文件内容. 语法 cat (参数)(选项) -n 或 --number:由 1 开始对所有输出的行数编号. - ...
conv2d的输入_pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解
Conv2d的简单使用 torch 包 nn 中 Conv2d 的用法与 tensorflow 中类似,但不完全一样. 在 torch 中,Conv2d 有几个基本的参数,分别是 in_channel ...
sgd 参数详解_关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)
torch.optim的灵活使用详解 1. 基本用法: 要构建一个优化器Optimizer,必须给它一个包含参数的迭代器来优化,然后,我们可以指定特定的优化选项, 例如学习速率,重量衰减值等. 注:如 ...
c++ stack用法详解
c++ set用法详解 c++ stack用法详解 stack stack常用操作例题 stack 栈是基本的数据结构之一,特点是先进后出,就如开进死胡同的车队,先进去的只能最后出来. 在c++ 中 ...
python中如何反解函数_PyTorch中反卷积的用法详解
pytorch中的 2D 卷积层和 2D 反卷积层函数分别如下: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, str ...
python中permute_PyTorch中permute的用法详解
PyTorch中permute的用法详解 permute(dims) 将tensor的维度换位. 参数:参数是一系列的整数,代表原来张量的维度.比如三维就有0,1,2这些dimension. 例: i ...
python的继承用法_【后端开发】python中继承有什么用法？python继承的用法详解
本篇文章给大家带来的内容是关于python中继承有什么用法?python继承的用法详解,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助. 面向对象三大特征 1.封装:根据职责将属性和方法 ...

torch.stack(), torch.cat()用法详解

torch.stack(), torch.cat()用法详解

torch.stack(), torch.cat()用法详解相关推荐

最新文章

热门文章