torch.stack（）和torch.cat（）函数之间有什么区别？
OpenAI的强化学习的REINFORCE和actor-critic示例具有以下代码：
加强：
policy_loss = torch.cat(policy_loss).sum()
演员评论家：
loss = torch.stack(policy_losses).sum() + torch.stack(value_losses).sum()
一种正在使用torch.cat，另一种正在使用torch.stack。
据我所知，文档没有对它们之间进行任何明确的区分。
我很高兴知道这些功能之间的区别。
问题答案：
stack
沿着 新的维度 连接张量序列。
cat
在给 定维度上 连接给定序列张量的序列。
因此，如果A和B具有形状（3，4），torch.cat([A, B], dim=0)则将具有形状（6，4），torch.stack([A, B], dim=0)并将具有形状（2，3，4）。
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