🌟Pytorch小课堂✨torch.cat()函数：轻松搞定维度拼接！💪

小伙伴们在用PyTorch处理深度学习任务时，是否遇到过需要将多个张量合并的情况呢？这时，`torch.cat()`函数就派上用场啦！它能帮助我们高效地完成张量拼接操作，今天就来聊聊它是如何通过不同维度实现这一功能的吧～👇

首先，让我们聚焦于按维数0拼接（也就是垂直方向上的拼接）。假设你有两个形状相同的张量，例如 (2, 3)，使用 `torch.cat(tensors, dim=0)` 就可以将它们上下堆叠起来，形成一个新张量，其形状变为 (4, 3)。这在构建数据批次时特别实用哦！🚀

接着，切换到按维数1拼接（水平方向上的拼接）。同样以两个 (2, 3) 的张量为例，调用 `torch.cat(tensors, dim=1)` 后，它们会左右并列组合，得到最终形状为 (2, 6) 的张量。这种方式非常适合扩展特征维度，让模型能够捕捉更多细节信息！🔍

掌握这两个技巧后，无论是图像处理还是自然语言分析，都能更加得心应手啦！💪💖 PyTorch 深度学习 CV 技术分享