[python]torch.cat和numpy.concatenate对应拼接
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了[python]torch.cat和numpy.concatenate对应拼接相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
torch版本：
import torch x1 = torch.tensor([[11, 21, 31], [21, 31, 41]], dtype=torch.int) x1.shape # torch.Size([2, 3]) # x2 x2 = torch.tensor([[12, 22, 32], [22, 32, 42]], dtype=torch.int) x2.shape # torch.Size([2, 3]) inputs = [x1, x2] #print(inputs) output = torch.cat(inputs, dim=0) print(output)
对应numpy版本：
import numpy as np x1 = np.array([[11, 21, 31], [21, 31, 41]], dtype=np.int32) x1.shape # torch.Size([2, 3]) # x2 x2 = np.array([[12, 22, 32], [22, 32, 42]], dtype=np.int32) x2.shape # torch.Size([2, 3]) inputs = [x1, x2] # print(inputs) output = np.concatenate(inputs, axis=0) print(output)
因此torch.cat函数和Numpy中concatenate对应,numpy里面是没有cat函数的
以上是关于[python]torch.cat和numpy.concatenate对应拼接的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
torch.stack() 和 torch.cat() 函数有啥区别？
pytorch中torch.cat() 和paddle中的paddle.concat()函数用法