torch.stack

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

Объединяет последовательность тензоров вдоль нового измерения.

Все тензоры должны иметь одинаковый размер.

См. также

torch.cat() объединяет указанную последовательность вдоль существующего измерения.

Параметры:

• tensors (последовательность из тензоров) – последовательность тензоров для объединения
• dim (int, необязательный) – измерение для вставки. Должно находиться в диапазоне от 0 до числа измерений объединяемых тензоров включительно. По умолчанию: 0

Именованные аргументы:

out (Tensor, необязательный) – выходной тензор.

Пример:

>>> x = torch.randn(2, 3)
>>> x
tensor([[ 0.3367,  0.1288,  0.2345],
        [ 0.2303, -1.1229, -0.1863]])
>>> torch.stack((x, x)) # same as torch.stack((x, x), dim=0)
tensor([[[ 0.3367,  0.1288,  0.2345],
         [ 0.2303, -1.1229, -0.1863]],

        [[ 0.3367,  0.1288,  0.2345],
         [ 0.2303, -1.1229, -0.1863]]])
>>> torch.stack((x, x)).size()
torch.Size([2, 2, 3])
>>> torch.stack((x, x), dim=1)
tensor([[[ 0.3367,  0.1288,  0.2345],
         [ 0.3367,  0.1288,  0.2345]],

        [[ 0.2303, -1.1229, -0.1863],
         [ 0.2303, -1.1229, -0.1863]]])
>>> torch.stack((x, x), dim=2)
tensor([[[ 0.3367,  0.3367],
         [ 0.1288,  0.1288],
         [ 0.2345,  0.2345]],

        [[ 0.2303,  0.2303],
         [-1.1229, -1.1229],
         [-0.1863, -0.1863]]])
>>> torch.stack((x, x), dim=-1)
tensor([[[ 0.3367,  0.3367],
         [ 0.1288,  0.1288],
         [ 0.2345,  0.2345]],

        [[ 0.2303,  0.2303],
         [-1.1229, -1.1229],
         [-0.1863, -0.1863]]])