OpenAI 的强化学习 REINFORCE 和 actor-critic 示例具有以下代码：
加强 https://github.com/pytorch/examples/blob/master/reinforcement_learning/reinforce.py:
policy_loss = torch.cat(policy_loss).sum()
演员评论家 https://github.com/pytorch/examples/blob/master/reinforcement_learning/actor_critic.py:
loss = torch.stack(policy_losses).sum() + torch.stack(value_losses).sum()
一种正在使用torch.cat https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.cat.html,其他用途torch.stack https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.stack.html，对于类似的用例。
据我的理解，该文档没有给出它们之间的任何明确区别。
我很高兴知道这些功能之间的差异。
stack https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.stack.html
沿 a 连接张量序列新维度.
cat https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.cat.html
连接给定的 seq 张量序列在给定维度.
So if A and B形状为 (3, 4)：
-
torch.cat([A, B], dim=0)形状为 (6, 4)
-
torch.stack([A, B], dim=0)形状为 (2, 3, 4)
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