如何在指定维度拼接张量列表？PyTorch通道维度张量拼接实现（避免新增维度）

没问题，这事儿用torch.cat()完全能轻松实现，核心就是找对要拼接的维度就行！

关键思路 #

你的每个张量形状是[batch, channel, width, height]，对应索引分别是0、1、2、3。你要在通道维度合并，也就是指定dim=1作为torch.cat()的参数——因为torch.cat()是在已有的维度上进行拼接，不会像torch.stack()那样新增维度，刚好符合你的需求。

具体代码示例 #

直接看实操代码：

import torch

# 假设你的my_list是包含多个[1,3,128,128]张量的列表
my_list = [torch.randn(1, 3, 128, 128) for _ in range(4)]  # 这里用4个张量举例

# 在通道维度（dim=1）拼接
new_tensor = torch.cat(my_list, dim=1)

# 验证形状
print(new_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([1, 12, 128, 128])，正好是3*4=12个通道

为什么不用torch.stack()？ #

顺便提一句，torch.stack()会给结果新增一个维度，比如用它处理你的列表会得到形状[4,1,3,128,128]，这显然不是你想要的合并通道的效果，所以选torch.cat()就对了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ammar Ul Hassan