Pytorch中的torch.cat()函数

cat是concatnate的意思：拼接，联系在一起。

---

 

先说cat( )的普通用法

如果我们有两个tensor是A和B，想把他们拼接在一起，需要如下操作：

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])

---

其次，cat还可以把list中的tensor拼接起来。

比如：

上面的代码可以合成一行来写：

 

 

 

标签:  深度学习,  Pytorch