文件名称:
torch.stack()的官方解释，详解以及例子
开发工具:
文件大小: 54kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-21
详细说明：可以直接看最下面的例子，再回头看前面的解释
在pytorch中，常见的拼接函数主要是两个，分别是：
stack()
cat()
实际使用中，这两个函数互相辅助：关于cat()参考这个torch.cat()，但是本文主要说stack()。
前言
函数的意义：使用stack是为了保留–[1. 序列(先后)] 和 [2. 张量矩阵] 信息， 常出现在自然语言处理（NLP）和图像卷积神经网络(CV)中。
1. stack()官方解释
官方解释：沿着一个新维度对输入张量序列进行连接。 序列中所有的张量都应该为相同形状。
浅显说法：把多个2维的张量凑成一个3维的张量；多个3维的凑成一个4维的张量…以此类推
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