在深度学习框架PyTorch中，`torch.cat()` 是一个非常实用的操作函数，用于沿指定维度拼接张量。无论是处理多任务模型还是需要合并特征向量，它都能大显身手！🤔
假设你有两个形状为 `(2, 3)` 的张量 `tensor_a` 和 `tensor_b`，想将它们按行拼接（即维度 0），只需要一行代码：
```python
import torch
result = torch.cat((tensor_a, tensor_b), dim=0)
```
此时，`result` 的形状会变成 `(4, 3)`，是不是超级方便？👏
不仅如此，如果你需要按列拼接（维度 1），只需将 `dim=1` 即可。例如：
```python
result = torch.cat((tensor_a, tensor_b), dim=1) 形状变为 (2, 6)
```
注意事项：拼接时张量的形状必须在非拼接维度上完全一致，否则会报错哦！🧐
总结来说，`torch.cat()` 是一个高效且灵活的工具，适合多种场景。快把它加入你的深度学习工具箱吧！🔥🌟
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