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一、问题引出

好久没更新啦！最近在学习沐神《动手学深度学习》6.5节池化层的时候，发现沐神在两处相似的地方使用了两种Python拼接函数torch.cat()和torch.stack()：

百思不得其解，于是查阅相关文档之后终于弄清楚了两者之间的区别，遂做总结如下。

二、问题解决

1.torch.cat()

torch.cat()函数可以将多个张量拼接成一个张量。torch.cat()有两个参数，第一个是要拼接的张量的列表或是元组；第二个参数是拼接的维度

# 假设是时间步T1的输出
T1 = torch.tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])
# 假设是时间步T2的输出
T2 = torch.tensor([[10, 20, 30],[40, 50, 60],[70, 80, 90]])
print("T1.shape: ", T1.shape, "T2.shape: ", T2.shape)
print(torch.cat((T1,T2),dim=0).shape)
print(torch.cat((T1,T2),dim=1).shape)

输出为：

2.torch.stack()

torch.stack()函数同样有张量列表和维度两个参数。stack与cat的区别在于，torch.stack()函数要求输入张量的大小完全相同，得到的张量的维度会比输入的张量的大小多1，并且多出的那个维度就是拼接的维度，那个维度的大小就是输入张量的个数。

print("T1.shape: ", T1.shape, "T2.shape: ", T2.shape)
print(torch.stack((T1,T2),dim=0).shape)
print(torch.stack((T1,T2),dim=1).shape)
print(torch.stack((T1,T2),dim=2).shape)

输出为：

三、总结

总的来说，cat 和 stack的区别在于 cat会增加现有维度的值,可以理解为续接，stack会新加增加一个维度，可以理解为叠加。

使用stack可以保留两个信息：[1. 序列] 和 [2. 张量矩阵] 信息，属于【扩张再拼接】的函数。形象的理解：假如数据都是二维矩阵(平面)，它可以把这些一个个平面(矩阵)按第三维(例如：时间序列)压成一个三维的立方体，而立方体的长度就是时间序列长度。该函数常出现在自然语言处理（NLP）和图像卷积神经网络(CV)中。

欢迎大家一起跟着学习沐神的《动手学深度学习》，我建了一个github网站，发布了我的日常学习笔记，欢迎大家star!，网址为https://github.com/BugMaker2002/DeepLearningAction-LiMu