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正文

在机器学习编程的过程中，我们常常使用向量，而且最主要的就是使用向量的拼接，分割等等几种方式，本文对其进行详细的讲解。

Cat拼接

c=torch.cat([a,b],dim=0)表示将a和b按0维度进行拼接

需要注意再非dim维度，两个矩阵的维度必须是一致的

stack拼接

Stack并不会进行维度的拼接，而是会增加新的维度

我们可以看到将a和b在dim=0的维度进行stack，那么并不会将dim=0的16加起来组成32，3，28，28，而是会增加一个新的维度2，这是与cat不一样的地方。

注意stack的两个列表必须在所有维度上都一样大小，如果不一样大小则会出错

Split切割

有两种方式，一种方式是平均切割b,c=a.split(8,dim=0)这个表示将a在dim=0的维度上进行切割，每份为8，那么一共16，也就是说相当于切割为两份

还有一种切割方式是b,c=a.split([1,15],dim=0)，直接指明切割的情况，本例中为在dim=0维度上切割两份，一份为1，另外一份为1

还有一个chunk也是切割的意思，但是它和split是相反的

b,c=a.chunk(2,dim=0)表示将a从0维度上切分为两份，这样每份就是8了