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