torch.stack 堆叠一个高维的tensor
首先需要明白：
1、标量（数）
2、向量（一维数组）
3、矩阵（二位数组）
4、张量（高维数组）
下面是实验部分：
1 import torch as t
2 a=t.as_tensor((11,12,13)) #tuple初始化一个tensor，(11，12,13) ,采用torch.as_tensor方法
3 b=t.tensor([21,22,23]) #list初始化一个tensor，（21，22,23）,采用torch.tensor方法
4 print(a)
5 print(b)
6 ab = t.stack((a,b)) #torch.stack 堆叠一个高维的tensor,dim缺省时，默认在dim=0维度上进行堆叠
7 ab0 = t.stack((a,b),dim=0) #在dim = 0(第一维度上进行堆叠)
8 ab1 = t.stack((a,b),dim=1) #在dim = 1(在第二维度上进行堆叠)
9 # ab2 = t.stack((a,b),dim=2) #在dim = 2 (在第三维度上进行堆叠),此时，维度越界，报错
10 print(ab.shape)
11 print(ab0.shape)
12 print(ab1.shape)
13 print(ab0)
14 print(ab1)
在jupyter notebook中的输出结果如下：
原文：https://www.cnblogs.com/regain/p/14474284.html