如何在PyTorch中连接张量？

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了许多张量操作，包括连接。

在本文中，我们将介绍如何在PyTorch中连接张量。我们将了解如何使用torch.cat，torch.stack和torch.cat的其他变体。

张量连接

在PyTorch中，可以使用torch.cat或torch.stack来连接张量。torch.cat用于沿给定维度连接给定张量，而torch.stack用于沿新维度堆叠张量。

torch.cat具有以下语法：

torch.cat(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor

其中：

torch.stack具有以下语法：

torch.stack(tensors, dim=0, out=None) -> Tensor

其中：

下面是一个用torch.cat连接张量的例子：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.tensor([[5, 6]])

z = torch.cat((x, y.T), dim=1)

print(z)

输出应为：

tensor([[1, 2, 5],
        [3, 4, 6]])

我们可以看到，我们连接了张量x和y.T（y的转置），并在维度1上连接它们。

下面是一个使用torch.stack堆叠张量的例子：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])

z = torch.stack((x, y))

print(z)

输出应为：

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])

我们可以看到，我们堆叠了张量x和y，并创建了一个新的二维张量。

此外，还有其他一些连接张量的方法，例如torch.cat的其他变体torch.cat_input。

torch.cat_input被弃用，从PyTorch 1.2版本开始不推荐使用，使用torch.cat代替。

下面是一个用torch.cat_input连接张量的例子，虽然它已被弃用：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.tensor([[5, 6]])

z = torch.cat_input((x, y.T), dim=1)

print(z)

输出应为：

tensor([[1, 2, 5],
        [3, 4, 6]])

我们可以看到，结果与使用torch.cat相同。

在本文中，我们学习了如何在PyTorch中连接张量。我们了解了如何使用torch.cat和torch.stack等函数来连接和堆叠张量。我们还了解了torch.cat_input已被弃用的事实。