torch.stack()方法在数据集构造中的应用

torch.stack() 是 PyTorch 中用于将多个张量沿着新维度进行堆叠的操作。在你的代码中，e1_encodings 和 e2_encodings 是从每个句子中提取的 和 的向量，形状为 [hidden_size]。当我们对它们使用 torch.stack() 时，多个向量会堆叠成一个新的二维张量，形状为 [num_sentences, hidden_size]，其中 num_sentences 是句子的数量。

如果你想将 和 的向量拼接在一起，那么可以使用 torch.cat() 来沿着第二个维度（dim=1）进行拼接。

拼接的代码示例：

# 将结果转换为张量
e1_encodings = torch.stack(e1_encodings)  # 形状 [num_sentences, hidden_size]
e2_encodings = torch.stack(e2_encodings)  # 形状 [num_sentences, hidden_size]

# 拼接 e1_encodings 和 e2_encodings
# 通过 dim=1 沿着第二个维度拼接，结果形状 [num_sentences, hidden_size * 2]
combined_encodings = torch.cat((e1_encodings, e2_encodings), dim=1)

print("Combined Encodings shape:", combined_encodings.shape)

解释：

• torch.stack(e1_encodings)：假设 e1_encodings 是一个列表，其中每个元素是形状 [hidden_size] 的张量。torch.stack() 会将这些向量堆叠成一个新的二维张量，形状为 [num_sentences, hidden_size]。
• torch.cat((e1_encodings, e2_encodings), dim=1)：使用 torch.cat() 沿着第二个维度（dim=1）将 和 的向量拼接在一起，结果张量的形状变为 [num_sentences, hidden_size * 2]。

举例说明：

假设 e1_encodings 和 e2_encodings 是以下两个列表：

e1_encodings = [torch.tensor([0.1, 0.2, 0.3]), torch.tensor([0.4, 0.5, 0.6])]
e2_encodings = [torch.tensor([0.7, 0.8, 0.9]), torch.tensor([1.0, 1.1, 1.2])]

使用 torch.stack() 之后，e1_encodings 和 e2_encodings 的形状变为 [2, 3]：

e1_encodings = tensor([[0.1, 0.2, 0.3],
                       [0.4, 0.5, 0.6]])

e2_encodings = tensor([[0.7, 0.8, 0.9],
                       [1.0, 1.1, 1.2]])

然后使用 torch.cat() 将它们拼接在一起，得到的 combined_encodings 形状为 [2, 6]：

combined_encodings = tensor([[0.1, 0.2, 0.3, 0.7, 0.8, 0.9],
                             [0.4, 0.5, 0.6, 1.0, 1.1, 1.2]])

这个拼接后的向量可以作为后续任务（例如分类）的输入。

总结：

• torch.stack() 是沿着新维度将多个张量堆叠在一起，适用于将同一维度的张量变成更高维的张量。
• torch.cat() 是沿着已有维度进行拼接，适用于将多个张量在某个维度上合并。在你的任务中，torch.cat() 可以将 和 的向量拼接成一个更长的向量，用于后续处理。