在深度学习框架PyTorch中，`torch.cat` 是一个非常实用的操作函数，用于将多个张量沿指定维度拼接在一起。今天，我们来探索一下它在 `dim=0` 和 `dim=1` 上的表现差异吧！🚀

首先，让我们简单回顾一下：当使用 `dim=0` 时，相当于在垂直方向上堆叠张量；而 `dim=1` 则是在水平方向上合并它们。为了更直观地理解，我创建了两个形状相同的二维张量（比如 2×3），然后分别用这两种方式拼接。👀

通过实际运行代码发现，在 `dim=0` 模式下，原本的两组数据被整齐地叠加起来，就像把两块积木堆高了一层；而在 `dim=1` 模式下，则像是并排摆放这些积木，增加了宽度。😄

这个小实验不仅加深了我对张量操作的理解，还让我意识到细节之处隐藏着大智慧。如果你也对这类底层技术感兴趣，不妨动手试试看哦！💡

PyTorch 深度学习 编程技巧