python - torch.stack() 和 torch.cat() 函数有什么区别？

Question

用于强化学习的 OpenAI REINFORCE 和 actor-critic 示例具有以下代码:

REINFORCE :

policy_loss = torch.cat(policy_loss).sum()

actor-critic :

loss = torch.stack(policy_losses).sum() + torch.stack(value_losses).sum()

一个正在使用 torch.cat , 另一个用途 torch.stack ，对于类似的用例。

就我的理解而言，文档没有对它们进行任何明确区分。

我很高兴知道这些函数之间的区别。

Answer 1

stack

Concatenates sequence of tensors along a new dimension.

cat

Concatenates the given sequence of seq tensors in the given dimension.

所以如果 A 和 B 的形状是 (3, 4):

• torch.cat([A, B], dim=0) 形状为 (6, 4)
• torch.stack([A, B], dim=0) 形状为 (2, 3, 4)