2021.08.22学习内容torch.cat()和torch.stack()函数

torch.cat()函数
将两个张量（tensor）拼接在一起，cat是concatnate的意思，即拼接，联系在一起。

def cat(tensors: List[torch.Tensor], dim: int = 0)
C = torch.cat( (A,B),0 )  #按维数0拼接（竖着拼）（dim=0）
 
C = torch.cat( (A,B),1 )  #按维数1拼接（横着拼）(dim=1)

torch.stack()函数
这两者的区别在于torch.cat沿着给定的维度拼接，而torch.stack会新增一维。

A = torch.IntTensor([[1,2,3],[11,22,33]])
B = torch.IntTensor([[4,5,6],[44,55,66]])
C = torch.stack([A,B],dim=0)
D = torch.stack([A,B],dim=1)
E = torch.stack([A,B],dim=2)
print('nA:',A ,'nB:',B,'nC:',C,'nD:',D,'nE:',E)
-------------结果-------------------
A: tensor([[ 1,  2,  3],
        [11, 22, 33]], dtype=torch.int32) 
        # size:2*3
B: tensor([[ 4,  5,  6],
        [44, 55, 66]], dtype=torch.int32) 
        # size:2*3
C: tensor([[[ 1,  2,  3],
         [11, 22, 33]],
        [[ 4,  5,  6],
         [44, 55, 66]]], dtype=torch.int32) 
        # size: 2*2*3
D: tensor([[[ 1,  2,  3],
         [ 4,  5,  6]],
        [[11, 22, 33],
         [44, 55, 66]]], dtype=torch.int32) 
        # size: 2*2*3
E: tensor([[[ 1,  4],
         [ 2,  5],
         [ 3,  6]],
        [[11, 44],
         [22, 55],
         [33, 66]]], dtype=torch.int32)
        # size: 2*3*2
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版权声明：示例为CSDN博主「沐风大大」的原创文章，
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42621901/article/details/109103604

numel()函数：返回数组中元素的个数

所谓三维（3D）数据，是指数据包含了现实三维场景中完整的几何信息的数据，与我们熟悉的二维数据相比，由于3D数据带有深度信息，因此它也成为了实现高精度识别、定位、重建、场景理解等机器视觉的关键。

SENet:
Sequeeze：顺着空间维度来进行特征压缩，将每个二维的特征通道变成一个实数，这个实数某种程度上具有全局的感受野，并且输出的维度和输入的特征通道数相匹配。它表征着在特征通道上响应的全局分布，而且使得靠近输入的层也可以获得全局的感受野。具体操作就是对原特征图C * W * H 进行global average pooling，然后得到了一个 1 * 1 * C 大小的特征图，这个特征图具有全局感受野。

Excitation ：输出的1x1xC特征图，再经过两个全连接神经网络，最后用一个类似于循环神经网络中门的机制。通过参数来为每个特征通道生成权重，其中参数被学习用来显式地建模特征通道间的相关性（论文中使用的是sigmoid）(原文链接：https://blog.csdn.net/qq_35451572/article/details/106620086)

一种称为scSE（Concurrent Spatial and Channel `Squeeze & Excitation’） block的神经网络，它可以应用在CNN的任意层，用于增强CNN编码空间信息（spatial encoding）能力，提高CNN的图像识别能力。

最后

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