PyTorch中的Stack与Concat：深度学习中的维度管理

PyTorch，TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列（二十四）
在深度学习和机器学习的世界中，PyTorch, TensorFlow, 和 NumPy 是最常用的库。它们都提供了不同的方法来处理数组和张量，包括串联（concatenate）和堆叠（stack）。这些方法在实现模型和数据处理时非常重要，因此了解它们之间的区别是很重要的。
在这篇文章中，我们将重点比较 PyTorch、TensorFlow 和 NumPy 中串联和堆叠的不同实现方式。我们将从以下几个方面进行比较：

1. 张量形状和维度
2. 执行效率
3. 使用示例
4. 性能比较
   首先，让我们来了解一下这些库中的串联和堆叠操作。
   Stack 和 Concatenate 操作是用来合并多个张量或者数组的常用方法。对于 Stack 操作，输入的张量之间不会改变原有的维度顺序，而 Concatenate 操作则会将所有输入的张量按照某个维度进行合并。
   在 PyTorch 中：

• torch.stack() 函数用于将张量沿着某个维度进行堆叠，要求输入的张量具有相同的形状。
• torch.concatenate() 函数用于将序列的张量沿着某个维度进行连接。
  在 TensorFlow 中：
• tf.stack() 和 tf.concat() 函数分别用于执行 Stack 和 Concatenate 操作。需要注意的是，TensorFlow 中的 tf.concat() 函数默认在最后一个维度上进行连接，而 PyTorch 则默认在所有维度上连接。
  在 NumPy 中：
• np.stack() 和 np.concatenate() 函数分别用于执行 Stack 和 Concatenate 操作。与 PyTorch 和 TensorFlow 类似，np.stack() 函数会将张量沿着某个维度进行堆叠，而 np.concatenate() 函数则会在某个维度上连接序列的张量。
  下面我们来看一个例子，假设我们有两个形状为 (3, 4) 的 PyTorch 张量，我们想将它们沿着最后一个维度进行堆叠。
  PyTorch 中：

  import torch
  a = torch.rand(3, 4)
  b = torch.rand(3, 4)
  c = torch.stack([a, b])  # 沿着最后一个维度进行堆叠

  TensorFlow 中：

  import tensorflow as tf
  a = tf.random.normal([3, 4])
  b = tf.random.normal([3, 4])
  c = tf.stack([a, b], axis=-1)  # 沿着最后一个维度进行堆叠

  NumPy 中：

  import numpy as np
  a = np.random.rand(3, 4)
  b = np.random.rand(3, 4)
  c = np.stack([a, b], axis=-1)  # 沿着最后一个维度进行堆叠