本文深入探討PyTorch中用于調(diào)整張量結(jié)構(gòu)的四個核心函數(shù)——torch.cat、torch.stack、torch.split和torch.chunk,通過實際應(yīng)用場景分析和代碼演示,幫助讀者掌握它們的功能差異及適用條件,提升模型開發(fā)的靈活性與效率,需要的朋友可以參考下+ 目錄 在深度學(xué)習(xí)實踐中,張量的維度變換是數(shù)據(jù)處理和模型構(gòu)建的基礎(chǔ)技能
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