torch.cat

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

Объединяет заданную последовательность seq тензоров по заданной размерности. Все тензоры должны иметь одинаковую форму (за исключением размерности объединения) или быть пустыми.

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

torch.cat() лучше всего понять на примерах.

См. также

torch.stack() объединяет заданную последовательность по новой размерности.

Параметры

• tensors (последовательность тензоров) – любая питоновская последовательность тензоров одного типа. Непустые предоставленные тензоры должны иметь одинаковую форму, за исключением размерности объединения.
• dim (int, необязательно) – размерность, по которой объединяются тензоры

Ключевые аргументы

out (Tensor, 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]])