💻✨ PyTorch中`torch.cat()`函数用法详解✨💻

在深度学习框架PyTorch中，`torch.cat()`是一个非常实用的操作函数，用于将多个张量按指定维度拼接在一起。今天我们就来聊聊它的用法，特别是当`dim=2`时的具体表现！🧐

首先，简单来说，`torch.cat()`的作用是将多个形状兼容的张量沿着某一维度连接起来。例如，如果你有三个形状为 `(2, 3)` 的二维张量，并希望将它们按行拼接（即 `dim=0`），那么结果会是一个新的 `(6, 3)` 张量。但如果设置 `dim=2`，这就要求你的张量至少是三维的，比如 `(2, 3, 4)`，拼接后会得到一个 `(2, 3, 12)` 的新张量！💡

举个栗子🌰：假设你有三个形状为 `(2, 3, 4)` 的张量，分别表示不同视角下的图像特征。通过 `torch.cat(tensors, dim=2)`，你可以轻松地将这些特征沿通道维度合并，从而获得更丰富的特征表达能力！🤩

掌握这个技巧，不仅能让代码更加简洁优雅，还能大幅提升模型性能哦！💪🔥

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