PyTorch, TensorFlow与NumPy中的Stack vs Concat, 深度学习Tensor Ops

PyTorch - 28 - PyTorch, TensorFlow and NumPy中的张量操作对比分析 - 深度学习Tensor Ops

• 当前轴与新轴对比
  • 如何在Tensor中添加或插入一个轴
  • 堆叠与Cat操作在PyTorch中的对比
  • 堆叠与Concat操作在TensorFlow中的对比
  • 堆叠或Concat：实际应用案例分析
  • 将多张图片合并到同一批次中
    • 将一批次图片合并到另一个批次中
    • 将新批次图片融入现有批次中

Existing Vs New Axes

张量和级联张量之间的差异可以用一个句子描述，所以这里是。

级联沿着现有轴连接一系列张量，而堆叠则沿着新轴连接一系列张量。

这就是全部！

堆叠与串联之间的差异主要体现在什么地方？不过这里的问题较为复杂。为了更好地理解这一概念，请让我们通过示例来理解这些差异的具体表现形式。我们将分别介绍这些框架中的堆叠与连接操作。

在常规情况下，在沿张量现有维度进行拼接通常相对容易。然而，在希望沿新增维度进行拼接时往往会遇到混乱。因此我们需要采取措施来规避这种问题。另外一种解决方法就是堆叠维度表示：另一种说法是我们创建一个新的维度，并在此新维度上完成拼接操作。