本文介绍了torch.stack() 和 torch.cat() 函数之间有什么区别?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
OpenAI 用于强化学习的 REINFORCE 和 actor-critic 示例具有以下代码:
OpenAI's REINFORCE and actor-critic example for reinforcement learning has the following code:
强化:
policy_loss = torch.cat(policy_loss).sum()
loss = torch.stack(policy_losses).sum() + torch.stack(value_losses).sum()
一个使用torch.cat，另一个使用torch.stack.
One is using torch.cat, the other uses torch.stack.
据我所知，文档 没有给出任何明确的区别他们之间.
As far as my understanding goes, the doc doesn't give any clear distinction between them.
我很高兴知道这些功能之间的区别.
推荐答案
stack
沿新维度连接张量序列.
猫
连接给定的seq张量序列在给定维度.
所以如果 A 和 B 的形状为 (3, 4)，torch.cat([A, B], dim=0) 的形状为 (6, 4) 而 torch.stack([A, B], dim=0) 的形状为 (2, 3, 4).
So if A and B are of shape (3, 4), torch.cat([A, B], dim=0) will be of shape (6, 4) and torch.stack([A, B], dim=0) will be of shape (2, 3, 4).
这篇关于torch.stack() 和 torch.cat() 函数之间有什么区别?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！