pytorch中torch.stack()函数用法解读

更新时间：2024年04月24日 08:54:32 作者：RealWeakCoder

这篇文章主要介绍了pytorch中torch.stack()函数用法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

torch.stack()函数用法

一、基本功能

pytroch官方文档对于这个函数的描述很简略。

只有一句话：

在维度上连接（concatenate）若干个张量。(这些张量形状相同）。

经过代码总结归纳，可以得到stack（tensors,dim=0,out=None）函数的功能：

将若干个张量在dim维度上连接,生成一个扩维的张量，比如说原来你有若干个2维张量，连接可以得到一个3维的张量。

设待连接张量维度为n，dim取值范围为-n-1~n，这里得提一下为负的意义：-i为倒数第i个维度。

举个例子：

对于2维的待连接张量，-1维即3维，-2维即2维。

上代码：

a=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
b=torch.tensor([[10,20,30],[40,50,60]])
c=torch.tensor([[100,200,300],[400,500,600]])
print(torch.stack([a,b,c],dim=0))
print(torch.stack([a,b,c],dim=1))
print(torch.stack([a,b,c],dim=2))
print(torch.stack([a,b,c],dim=0).size())
print(torch.stack([a,b,c],dim=1).size())
print(torch.stack([a,b,c],dim=2).size())
#输出结果为：
tensor([[[  1,   2,   3],
         [  4,   5,   6]],

        [[ 10,  20,  30],
         [ 40,  50,  60]],

        [[100, 200, 300],
         [400, 500, 600]]])
tensor([[[  1,   2,   3],
         [ 10,  20,  30],
         [100, 200, 300]],

        [[  4,   5,   6],
         [ 40,  50,  60],
         [400, 500, 600]]])
tensor([[[  1,  10, 100],
         [  2,  20, 200],
         [  3,  30, 300]],

        [[  4,  40, 400],
         [  5,  50, 500],
         [  6,  60, 600]]])
torch.Size([3, 2, 3])
torch.Size([2, 3, 3])
torch.Size([2, 3, 3])

二、规律分析

通过代码运行结果，我们不难发现，stack（tensors,dim=0,out=None）函数的运行机制可以等价为：

dim=0时，将tensor在一维上连接，简单来说就是，就是将tensor1，tensor2…tensor n,连接为【tensor1，tensor2… tensor n】（就是在这里产生了扩维）
dim=1时，将每个tensor的第i行按行连接组成一个新的2维tensor，再将这些新tensor按照dim=0的方式连接。
dim=2时，将每个tensor的第i行转置后按列连接组成一个新的2维tensor，再将这些新tesnor按照dim=0的方式连接

可以得到一个结论:n维（n>=2）待连接张量按dim=x的方式连接等价于：

若x=0,参照上面的规律进行连接
若x>0,对每个张量的第一个维度下的张量对应地按照dim=x-1的方式进行连接得到若干个新张量,这些新张量按照dim=0的方式进行连接。
很明显，该规律具有递归的特性，x=0,1,2的基础情况已经给出。

注：以上规律是在未看函数实现源码基础上未加证明的猜测。

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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