Pytorch的stack()增加了维度？

PyTorch的stack()函数用于将多个张量按照指定的维度进行堆叠，从而增加维度。具体来说，stack()函数会将输入的张量序列按照指定的维度进行堆叠，并创建一个新的张量。新张量的维度比输入张量的维度多一个。

stack()函数的参数包括：

• tensors: 输入的张量序列，可以是一个张量列表或元组。
• dim: 指定的维度，表示在哪个维度上进行堆叠。默认为0，即在新张量的第一个维度上进行堆叠。

stack()函数的优势在于可以方便地将多个张量进行堆叠，从而增加维度。这在某些场景下非常有用，例如在深度学习中，可以将多个特征张量堆叠成一个更高维度的张量，以便进行后续的计算和处理。

PyTorch中的stack()函数的应用场景包括：

• 深度学习模型中的特征堆叠：可以将多个特征张量堆叠成一个更高维度的张量，以便进行模型的输入。
• 数据处理中的维度增加：可以将多个维度相同的张量进行堆叠，从而增加一个新的维度，方便后续的数据处理和分析。

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