导读 在PyTorch中，`torch.cat()` 是一个非常实用的函数，用于将多个张量按指定维度拼接在一起。简单来说，它就像是把不同的积木块拼成一个更大...
在PyTorch中，`torch.cat()` 是一个非常实用的函数，用于将多个张量按指定维度拼接在一起。简单来说，它就像是把不同的积木块拼成一个更大的结构！🤔
首先，确保你导入了PyTorch：`import torch` 。然后，假设你有两个形状相同的张量 `tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])` 和 `tensor2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])`。如果你想沿行方向（即第0维）拼接它们，只需执行：
```python
result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)
```
结果会是：
```
tensor([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6],
[7, 8]])
```
如果想沿列方向（即第1维）拼接，则设置 `dim=1`：
```python
result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=1)
```
输出变为：
```
tensor([[1, 2, 5, 6],
[3, 4, 7, 8]])
```
需要注意的是，所有张量的形状必须在非拼接维度上保持一致哦！💼
掌握这个小技巧，处理多维数据时会更加得心应手！🚀