🌟Pytorch小课堂✨torch.cat()函数:轻松搞定维度拼接!💪
小伙伴们在用PyTorch处理深度学习任务时,是否遇到过需要将多个张量合并的情况呢?这时,`torch.cat()`函数就派上用场啦!它能帮助我们高效地完成张量拼接操作,今天就来聊聊它是如何通过不同维度实现这一功能的吧~👇
首先,让我们聚焦于按维数0拼接(也就是垂直方向上的拼接)。假设你有两个形状相同的张量,例如 (2, 3),使用 `torch.cat(tensors, dim=0)` 就可以将它们上下堆叠起来,形成一个新张量,其形状变为 (4, 3)。这在构建数据批次时特别实用哦!🚀
接着,切换到按维数1拼接(水平方向上的拼接)。同样以两个 (2, 3) 的张量为例,调用 `torch.cat(tensors, dim=1)` 后,它们会左右并列组合,得到最终形状为 (2, 6) 的张量。这种方式非常适合扩展特征维度,让模型能够捕捉更多细节信息!🔍
掌握这两个技巧后,无论是图像处理还是自然语言分析,都能更加得心应手啦!💪💖 PyTorch 深度学习 CV 技术分享
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