torch.stack

看网上看多没讲的不是很明白，我来试试空间上的理解

# 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]])
1
2
3
4
5
6
7
8

输出：

print(torch.stack((T1,T2),dim=0).shape)
print(torch.stack((T1,T2),dim=1).shape)
print(torch.stack((T1,T2),dim=2).shape)
print(torch.stack((T1,T2),dim=3).shape)
# outputs:
torch.Size([2, 3, 3])
torch.Size([3, 2, 3])
torch.Size([3, 3, 2])
'选择的dim>len(outputs)，所以报错'
IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-3, 2], but got 3)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

将dim=0,1,2理解为x,y,z轴.

1. 那么dim=0的拼接就是在x轴上：这么看，就是x=2,y=3,z=3
   
2. dim = 1，这么看，x=3，y=2，z=3
   
3. dim = 2，这么看，x=3，y=3，z=2
   
   我偷懒了，图就是意思意思