区别torch.cat与torch.stack

• torch.cat
  官方文档解释&＃xff1a;Concatenates the given sequence of seq tensors in the given dimension.
• torch.stack
  官方文档解释&＃xff1a;Concatenates sequence of tensors along a new dimension.

例子如下&＃xff1a;
如果 A&＃xff0c;B 的 shape 都是 [3,4], 那么
C &＃61; torch.cat([A, B], dim &＃61; 0) 得到的 C shape 是 [6,4]
C &＃61; torch.stack([A,B], dim &＃61; 0) 得到的 C shape 是 [2,3,4]

附&＃xff1a;本人关于 Pytorch 一些 methods 关于 dim 操作理解的思考。我们为了明白 这些 methods&＃xff0c;可以对methods操作前后&＃xff0c;被操作对象的 shape 变化来得到启发。
在本文中&＃xff0c;tensor shape
如果用 torch.cat: [3, 4] -> [6,4]&＃xff0c;dim 0 由 3 -> 6
如果用 torch.stack: [3, 4]->[2,3,4], dim 0 是 新 insert 进来的。
对于这两者 shape 上的 改变&＃xff0c;不难看出都是对原 tensor dim &＃61; 0进行了改变。