【Pytorch实用教程】PyTorch中的Tensor拼接与组合以及其意义
PyTorch中的Tensor拼接与组合以及其意义
引言
各位，今天我们要一起探索一个在深度学习中非常重要的概念 —— Tensor的拼接与组合。你可以把这些操作想象成是在搭积木，通过这些操作，我们可以构建复杂的神经网络模型，处理大规模数据集。
Tensor的基本概念
首先，让我们来了解一下什么是Tensor。Tensor其实就是多维数组，就像是一个可以装载各种类型数据（如图像、文本等）的大箱子。在PyTorch中，我们经常需要将多个小箱子（Tensor）合并成一个大箱子，这就是所谓的“拼接”或“组合”。这是因为在许多机器学习任务中，我们需要将不同维度或者不同类型的数据整合在一起，以便于模型能够更好地理解和处理这些信息。
在这里，“维度”（dim）是一个关键的概念。你可以把它想象成是空间中的一个方向。例如，在一个二维平面上，我们有两个方向，即"横向"和"纵向"，这就是两个维度。在三维空间中，我们有"横向"、"纵向"和"高度"三个维度。对于Tensor来说，"维度"的概念也是类似的，只不过它可以有更多的维度。
Tensor拼接方法
在PyTorch中，有两种主要的Tensor拼接方法：torch.cat() 和 torch.stack()。