torch.cat 和 torch.stack 是 PyTorch 中用于拼接张量的两个不同的函数，它们的主要区别在于拼接的方式和创建的维度。
torch.cat：
拼接方式：
torch.cat是按照给定的维度（dim参数）将多个张量沿着该维度拼接。在拼接的维度上，张量的尺寸必须一致，除了拼接的维度之外。创建的维度： 不会在拼接的维度上创建新的维度。
例子：
# 在第一维度上拼接两个张量 result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)
torch.stack：
拼接方式：
torch.stack是在新创建的维度上沿着给定的维度（dim参数）拼接多个张量。这意味着它会在拼接的维度上创建一个新的维度，并且所有输入张量的形状必须一致。创建的维度： 会在拼接的维度上创建新的维度。
例子：
# 在新的第一维度上拼接两个张量 result = torch.stack((tensor1, tensor2), dim=0)
总体而言，torch.cat 更灵活，因为它不会引入新的维度，而 torch.stack 在新维度上拼接，可能会引入一些不必要的新维度。选择使用哪个函数取决于你的需求和代码上下文。如果你只是想沿着现有的维度拼接张量，可以使用 torch.cat。如果你想在新的维度上拼接，并且要求输入张量的形状一致，可以使用 torch.stack。
