torch.stack

torch.stack(tensors, dim=0, *, out=None) → 张量

沿新维度连接一系列张量。

所有张量需要具有相同的大小。

另请参阅

torch.cat() 沿现有维度连接给定的序列。

Parameters

• 张量 (序列 的 张量) – 要连接的张量序列

• dim (int, 可选) – 要插入的维度。必须在 0 和连接张量的维度数量之间（包括 0 和维度数量）。默认值：0

Keyword Arguments

输出 (张量, 可选) – 输出张量。

示例：

>>> x = torch.randn(2, 3)
>>> x
tensor([[ 0.3367,  0.1288,  0.2345],
        [ 0.2303, -1.1229, -0.1863]])
>>> x = torch.stack((x, x)) # 与 torch.stack((x, x), dim=0) 相同
>>> x
tensor([[[ 0.3367,  0.1288,  0.2345],
         [ 0.2303, -1.1229, -0.1863]],

        [[ 0.3367,  0.1288,  0.2345],
         [ 0.2303, -1.1229, -0.1863]]])
>>> x.size()
torch.Size([2, 2, 3])
>>> x = torch.stack((x, x), dim=1)
tensor([[[ 0.3367,  0.1288,  0.2345],
         [ 0.3367,  0.1288,  0.2345]],

        [[ 0.2303, -1.1229, -0.1863],
         [ 0.2303, -1.1229, -0.1863]]])
>>> x = torch.stack((x, x), dim=2)
tensor([[[ 0.3367,  0.3367],
         [ 0.1288,  0.1288],
         [ 0.2345,  0.2345]],

        [[ 0.2303,  0.2303],
         [-1.1229, -1.1229],
         [-0.1863, -0.1863]]])
>>> x = torch.stack((x, x), dim=-1)
tensor([[[ 0.3367,  0.3367],
         [ 0.1288,  0.1288],
         [ 0.2345,  0.2345]],

        [[ 0.2303,  0.2303],
         [-1.1229, -1.1229],
         [-0.1863, -0.1863]]])