比较与torch.cat的差异

torch.cat

torch.cat(
    tensors,
    dim=0,
    *,
    out=None
) -> Tensor

更多内容详见torch.cat。

mindspore.ops.cat

mindspore.ops.cat(tensors, axis=0) -> Tensor

更多内容详见mindspore.ops.cat。

差异对比

MindSpore此API功能与PyTorch一致。

PyTorch：在指定轴上拼接输入Tensors。输入Tensors的精度不一致时，低精度Tensor会自动转成高精度Tensor。

MindSpore：当前要求输入Tensors的数据类型及精度保持一致。在输入Tensor的精度不一致时，可通过ops.cast把低精度Tensor转成高精度Tensor再调用concat算子。

分类	子类	PyTorch	MindSpore	差异
输入	单输入	tensors	tensors	MindSpore中tensors序列中的各Tensor精度必须保持一致，PyTorch中tensors序列中的各Tensor的精度可以不同
参数	参数1	dim	axis	参数名不一致
	参数2	out	-	详见通用差异参数表

代码示例

MindSpore当前要求输入Tensors的数据类型及精度保持一致，若不一致时可通过ops.cast把低精度Tensor转成高精度Tensor再调用concat算子。

# PyTorch
import torch

torch_x1 = torch.Tensor([[0, 1], [2, 3]]).type(torch.float32)
torch_x2 = torch.Tensor([[0, 1], [2, 3]]).type(torch.float32)
torch_x3 = torch.Tensor([[0, 1], [2, 3]]).type(torch.float16)

torch_output = torch.cat((torch_x1, torch_x2, torch_x3))
print(torch_output.numpy())
# [[0. 1.]
#  [2. 3.]
#  [0. 1.]
#  [2. 3.]
#  [0. 1.]
#  [2. 3.]]

# MindSpore
import mindspore
import numpy as np
from mindspore import Tensor

# In MindSpore，converting low precision to high precision is needed before cat.
ms_x1 = Tensor(np.array([[0, 1], [2, 3]]).astype(np.float32))
ms_x2 = Tensor(np.array([[0, 1], [2, 3]]).astype(np.float32))
ms_x3 = Tensor(np.array([[0, 1], [2, 3]]).astype(np.float16))

ms_x3 = mindspore.ops.cast(ms_x2, mindspore.float32)
output = mindspore.ops.cat((ms_x1, ms_x2, ms_x3))
print(output)
# [[0. 1.]
#  [2. 3.]
#  [0. 1.]
#  [2. 3.]
#  [0. 1.]
#  [2. 3.]]