stack
沿着新的维度连接张量序列。
cat
在给定维度上连接给定序列张量的序列。
因此,如果A
和B
的形状为(3,4), torch.cat([A, B], dim=0)
的形状torch.stack([A, B], dim=0)
)和torch.stack([A, B], dim=0)
的形状为(2,3,4)。
0
stack
沿着新的维度连接张量序列。
cat
在给定维度上连接给定序列张量的序列。
因此,如果A
和B
的形状为(3,4), torch.cat([A, B], dim=0)
的形状torch.stack([A, B], dim=0)
)和torch.stack([A, B], dim=0)
的形状为(2,3,4)。
0
OpenAI的强化学习的REINFORCE和actor-critic示例具有以下代码:
加强 :
演员评论家 :
一种使用
torch.cat
,另一种使用torch.stack
。据我所知, 文档没有对它们之间进行任何明确的区分。
我很高兴知道这些功能之间的区别。