Concatenate

x = torch.FloatTensor([[1,2], [3,4]])
y = torch.FloatTensor([[5,6], [7,8]])

print(torch.cat([x,y], dim=0))
print(torch.cat([x,y], dim=1))

# tensor([[1., 2.],
#         [3., 4.],
#         [5., 6.],
#         [7., 8.]])
# tensor([[1., 2., 5., 6.],
#         [3., 4., 7., 8.]])

Stacking

x = torch.FloatTensor([1, 4])
y = torch.FloatTensor([2, 5])
z = torch.FloatTensor([3, 6])

print(x.shape)
# torch.Size([2])




# 3개가 쌓임
# 3개가 쌓이므로 dim 3이 생김
# 3이 생기는 방향을 dim option을 통해 결정
print(torch.stack([x,y,z]))
print(torch.stack([x,y,z], dim=1))
# tensor([[1., 4.],
#         [2., 5.],
#         [3., 6.]])
# tensor([[1., 2., 3.],
#         [4., 5., 6.]])


print(torch.cat([x.unsqueeze(0), y.unsqueeze(0), z.unsqueeze(0)], dim=0))
# tensor([[1., 4.],
#         [2., 5.],
#         [3., 6.]])