Pytorch种torch.cat与torch.stack的区别

torch.cat 和 torch.stack 是 PyTorch 中用于拼接张量的两个不同的函数，它们的主要区别在于拼接的方式和创建的维度。

1. torch.cat：

   • 拼接方式： torch.cat 是按照给定的维度（dim 参数）将多个张量沿着该维度拼接。在拼接的维度上，张量的尺寸必须一致，除了拼接的维度之外。

   • 创建的维度： 不会在拼接的维度上创建新的维度。

   • 例子：

     # 在第一维度上拼接两个张量
     result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)
     

2. torch.stack：

   • 拼接方式： torch.stack 是在新创建的维度上沿着给定的维度（dim 参数）拼接多个张量。这意味着它会在拼接的维度上创建一个新的维度，并且所有输入张量的形状必须一致。

   • 创建的维度： 会在拼接的维度上创建新的维度。

   • 例子：

     # 在新的第一维度上拼接两个张量
     result = torch.stack((tensor1, tensor2), dim=0)
     

总体而言，torch.cat 更灵活，因为它不会引入新的维度，而 torch.stack 在新维度上拼接，可能会引入一些不必要的新维度。选择使用哪个函数取决于你的需求和代码上下文。如果你只是想沿着现有的维度拼接张量，可以使用 torch.cat。如果你想在新的维度上拼接，并且要求输入张量的形状一致，可以使用 torch.stack。