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。
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torch.cat：
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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。
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例子：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-792148.html
# 在第一维度上拼接两个张量 result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)
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torch.stack：
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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。
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例子：
# 在新的第一维度上拼接两个张量 result = torch.stack((tensor1, tensor2), dim=0)
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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。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-792148.html
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