PyTorch torch.concat 関数

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torch.concatは、PyTorch で指定された次元に沿って複数のテンソルを連結するための関数です。これはtorch.cat同じ関数であり、複数のテンソルを指定された次元に沿って連結し、より大きなテンソルにします。

関数定義

torch.concat(tensors, dim=0, out=None)

パラメータ:

tensors(Sequence of Tensor): 連結するテンソルのシーケンス。すべてのテンソルは、連結次元を除く他の次元で形状が同じである必要があります。
dim(int, 任意): 連結する次元。デフォルトは0です。
out(Tensor, 任意): 出力テンソル。

戻り値:

torch.Tensor: 連結されたテンソルを返します。

使用例

例

import torch

# 2つのテンソルを作成
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])

# 2つのテンソルを連結
result = torch.concat([a, b])

print(result)

出力結果は次のとおりです：

tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])

例

import torch

# 2つの2次元テンソルを作成
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 最初の次元に沿って連結
c = torch.concat([a, b], dim=0)

# 2番目の次元に沿って連結
d = torch.concat([a, b], dim=1)

print("dim=0 に沿って連結:")
print(c)
print("n dim=1 に沿って連結:")
print(d)

出力結果は次のとおりです：

沿 dim=0 连接:
tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6],
        [7, 8]])

沿 dim=1 连接:
tensor([[1, 2, 5, 6],
        [3, 4, 7, 8]])

注意：torch.concatであるtorch.catのエイリアスであり、両者の機能は完全に同じです。

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