torch.stack

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

沿着新维度连接一系列张量。

所有张量都需要具有相同的大小。

参见

torch.cat() 沿现有维度连接给定的序列。

参数:

• 张量（张量序列）- 连接的张量序列

• dim（int，可选）- 插入的维度。必须在 0 和连接张量的维度数之间（包含）。默认：0

关键字参数:

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]])
>>> torch.stack((x, x)) # same as torch.stack((x, x), dim=0)
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]]])
>>> torch.stack((x, x)).size()
torch.Size([2, 2, 3])
>>> 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]]])
>>> 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]]])
>>> 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]]])