一、torch.cat()函数 熟悉C字符串的同学们应该都用过strcat（）函数，这个函数在C/C++程序中用于连接2个C字符串。在pytorch中，同样有这样的函数，那就是torch.cat()函数. 先上源码定义：torch.cat(tensors,dim=0,out=None ...

1. torch.cat(inputs, dimension=0)说明 torch.cat用于对tensor的拼接，dim默认为0，即从第一维度拼接。表示为4维的图像tensor中，第一维默认为batchSize,第二维为channel（通道），第三维为height（图片的高），第四 ...

cat是concatnate的意思：拼接，联系在一起。 先说cat( )的普通用法 如果我们有两个tensor是A和B，想把他们拼接在一起，需要如下操作： 其次，cat还可 ...

cat是concatnate的意思：拼接，联系在一起。 先说cat( )的普通用法 如果我们有两个tensor是A和B，想把他们拼接在一起，需要如下操作： 其次，cat还可以把list中的tensor拼接起来。 比如： 上面的代码可以合成 ...

cat是concatnate的意思：拼接，联系在一起。 先说cat( )的普通用法 如果我们有两个tensor是A和B，想把他们拼接在一起，需要如下操作： ...

1. torch.cat(data, axis) # data表示输入的数据, axis表示进行串接的维度 2. torch.backend.cudnn.benchmark (进行优化加速) 如果每次输入都是相同的时候，因为需要搜索计算卷积的最佳方式 ,所以在保证维度不变的情况下 ...

torch.argmax()函数 argmax函数：torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号，dim给定的定义是：the demention to reduce.也就是把dim这个维度的，变成这个维度的最大值的index ...

import torch.nn as nn m = nn.Softmax(dim=0) input = torch.randn(2, 2, 3) print(input) print(m(input)) 　input： tensor([[[ 0.5450, -0.6264 ...