torch.cat

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

Объединяет указанную последовательность тензоров в tensors по заданному измерению. Все тензоры должны иметь одинаковую форму (за исключением измерения, по которому выполняется объединение) либо быть пустым одномерным тензором размером (0,).

torch.cat() можно рассматривать как обратную операцию для torch.split() и torch.chunk().

Лучше всего понять принцип работы torch.cat() на примерах.

См. также

torch.stack() объединяет указанную последовательность по новому измерению.

Параметры:

• tensors (последовательность из тензоров) – Непустые тензоры должны иметь одинаковую форму, за исключением измерения, по которому выполняется объединение.
• dim (int, необязательно) – измерение, по которому объединяются тензоры

Именованные аргументы:

out (Тензор, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> x = torch.randn(2, 3)
>>> x
tensor([[ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
        [-0.1034, -0.5790,  0.1497]])
>>> torch.cat((x, x, x), 0)
tensor([[ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
        [-0.1034, -0.5790,  0.1497],
        [ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
        [-0.1034, -0.5790,  0.1497],
        [ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
        [-0.1034, -0.5790,  0.1497]])
>>> torch.cat((x, x, x), 1)
tensor([[ 0.6580, -1.0969, -0.4614,  0.6580, -1.0969, -0.4614,  0.6580,
         -1.0969, -0.4614],
        [-0.1034, -0.5790,  0.1497, -0.1034, -0.5790,  0.1497, -0.1034,
         -0.5790,  0.1497]])