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PyTorch torch.row_stack 函数

PyTorch torch.row_stack 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.row_stack 是 PyTorch 中用于按行堆叠张量的函数,相当于垂直堆叠。 函数定义 torch.row_stack(tensors, *, out=None) 使用示例 实例 [mycode4 type='python'] import torch # 一维张量行堆叠 x1 = to..

更新于 2026/7/16

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PyTorch torch.row_stack 函数


Pytorch torch 参考手册 Pytorch torch 参考手册

torch.row_stack 是 PyTorch 中用于按行堆叠张量的函数,相当于垂直堆叠。

函数定义

torch.row_stack(tensors, *, out=None)

使用示例

实例

import torch

# 一维张量行堆叠
x1 = torch.tensor([1, 2, 3])
x2 = torch.tensor([4, 5, 6])
result = torch.row_stack([x1, x2])
print("一维张量行堆叠:")
print(f"  x1: {x1}")
print(f"  x2: {x2}")
print(f"  row_stack:n{result}")

# 二维张量行堆叠
y1 = torch.tensor([[1, 2, 3]])
y2 = torch.tensor([[4, 5, 6]])
result = torch.row_stack([y1, y2])
print("n二维张量行堆叠:")
print(f"  y1:n{y1}")
print(f"  y2:n{y2}")
print(f"  row_stack:n{result}")

# 等价于 vstack
z1 = torch.tensor([1, 2, 3])
z2 = torch.tensor([4, 5, 6])
result_vstack = torch.vstack([z1, z2])
result_row_stack = torch.row_stack([z1, z2])
print("nrow_stack 等价于 vstack:")
print(f"  vstack: {result_vstack.tolist()}")
print(f"  row_stack: {result_row_stack.tolist()}")

输出结果为:

一维张量行堆叠:
  x1: tensor([1, 2, 3])
  x2: tensor([4, 5, 6])
  row_stack:
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])

二维张量行堆叠:
  y1:
tensor([[1, 2, 3]])
  y2:
tensor([[4, 5, 6]])
  row_stack:
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])

row_stack 等价于 vstack:
  vstack: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
  row_stack: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

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