📚torch.cat()：Python中Tensor拼接的秘密✨
导读 在PyTorch的世界里，`torch.cat()`是一个非常实用的函数，专门用来拼接张量（Tensor）。它的名字来源于“concatenate”（拼接），是深度学...
在PyTorch的世界里，`torch.cat()`是一个非常实用的函数，专门用来拼接张量（Tensor）。它的名字来源于“concatenate”（拼接），是深度学习模型构建中的必备工具之一。默认情况下，`torch.cat()`会沿着第0维度（即行方向）对张量进行拼接，默认操作就像把多个表格按行堆叠起来。🤔
那么，如何正确使用它呢？假设你有两个形状为`(2, 3)`的张量A和B，使用`torch.cat((A, B))`，结果会得到一个形状为`(4, 3)`的新张量。但如果你希望按照列方向拼接，只需指定`dim=1`即可！💡
值得注意的是，参与拼接的所有张量必须具有相同的形状，除了需要拼接的维度外。例如，若你的张量形状分别为`(2, 3)`和`(2, 5)`，那么直接拼接会导致错误哦！因此，在实际操作前，请务必检查张量的维度是否匹配。🧐
掌握`torch.cat()`的用法，能让你更高效地处理复杂的多维数据结构。快来试试吧！💪
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