torch.cat 函数介绍

torch.cat 是 PyTorch 中用于将多个张量沿着指定维度拼接（concatenate）的函数。它广泛应用于深度学习中，例如在神经网络中合并特征、拼接不同维度的数据等场景。

功能与用途

torch.cat 的主要功能是将多个张量沿着指定的维度拼接成一个新的张量。拼接的张量在其他维度上必须具有相同的形状，否则会报错。

函数签名

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

参数说明

1. tensors (sequence of Tensors)：需要拼接的张量序列，可以是列表（list）或元组（tuple）。这些张量必须具有相同的形状，除了拼接维度外。

2. dim (int, optional)：指定拼接的维度，默认值为 0。例如：

   • dim=0 表示沿着第一个维度（行）拼接。

   • dim=1 表示沿着第二个维度（列）拼接。

3. out (Tensor, optional)：可选参数，用于指定输出张量。如果提供，结果将存储在该张量