torch.stack（）函数和torch.cat（）函数有什么区别？

Question

OpenAI的reinforcement和actor critic示例用于reinforcement学习，代码如下：

REINFORCE：

policy_loss = torch.cat(policy_loss).sum()

actor-critic：

loss = torch.stack(policy_losses).sum() + torch.stack(value_losses).sum()

一个使用torch.cat，另一个使用torch.stack。

就我的理解而言，the doc并没有明确区分它们。

我很乐意知道这些功能之间的区别。

Answer 1

stack

Concatenates sequence of tensors along a new dimension.

cat

Concatenates the given sequence of seq tensors in the given dimension.

因此，如果A和B是形状（3，4），那么torch.cat([A, B], dim=0)将是形状（6，4）和torch.stack([A, B], dim=0)将是形状（2，3，4）。