torch.stack()

• 2020 年 4 月 8 日
• 筆記

如图有a, b, c 三个 3×3的Tensor,

如果我想把这三个tensor的最后一个维度的元素相叠加，形成一个新的tensor

输入 d=torch.stack( (a,b,c) ,dim = 2)

就会发现他们在第二个维度像叠加，具体来说变化如下图所示

d[0][0]的位置是由a[0][0]  的 [1]   , b[0][0] 的 [10]，  c[0][0] 的 [100] ，这3个 元素叠加构成的一个size为3的新的元素[1,10,100]，所以d的维度就是3 * 3  *3。这里注意dim参数！！！！！！！虽然他们是在第二个维度相叠加，（pytorch中从0开始计数，所以也就是第一个维度是dim=0，第二个维度是dim=1），但是我在stack函数中写的dim却是 dim=2，也即第三个维度，这是说我们最终的生成结果位于第三个维度，而不是说，原来的元素是第三个维度。所以还有另外一种写法，写dim=-1，不管你原来是啥，我就指定最后一个维度。

得到的结果和我一开始写dim=2是一样。

再补充一个例子让各位感受一下这个dim参数的意义把，它指定的是做完stack后的元素结果所在的那。

dim分别设置为0 ，1，2  注意观察结果

c, dim = 0时， c = [ a, b]

d, dim =1 时， d = [ [a[0] , b[0] ] , [a[1], b[1] ] ]

e, dim = 2 时， e = [     [   [ a[0][0], b[0][0] ]  , [ a[0][1], b[0][1] ]  ,  [ a[0][2],b[0][2] ] ] ,                                    

 [   [ a[1][0], b[1][0] ]  , [ a[1][1], b[0][1] ]  ,  [ a[1][2],b[1][2] ] ]      ]