看完秒懂torch.stack()

四、dim=2

最后，dim=1的时候，结果会是怎么样

d = torch.stack((a, b), dim=2)
print(d)
print(d.size())
tensor([[[ 1, 10],
         [ 2, 20],
         [ 3, 30]],
        [[ 4, 40],
         [ 5, 50],
         [ 6, 60]],
        [[ 7, 70],
         [ 8, 80],
         [ 9, 90]]], dtype=torch.int32)
torch.Size([3, 3, 2])

# 原始数据
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]], dtype=torch.int32)
tensor([[10, 20, 30],
        [40, 50, 60],
        [70, 80, 90]], dtype=torch.int32)

凭感觉画了一张图：

感觉像羊肉串哈哈哈哈。看图，看图
左上角第一行第一根橙色的线串起来的数字代表第一维的第一行也就是[1, 10]横向第一行第二根橙色的线串起来的数字代表第一维的第二行也就是[2, 20]
如果有更多，如下：

…
依次过去，第一行第n根橙色的线组成第一维度的第n行（这）
以此类推，再回头看看数据集的结果，是不是很清晰啦。

最后，还是老样子，鸡汤走起。
不要假装自己很努力，结果不会陪你演戏。

作者：不堪沉沦

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