每天五分钟深度学习框架pytorch：多维tensor向量在某一维度的拼接和分割
本文重点
在深度学习中，我们常常需要完成多个向量拼接，同时也要完成向量的分割，在pytorch中已经有封装好的库，我们可以直接调用完成这部分任务。
Cat拼接
c=torch.cat([a,b],dim=0)表示将a和b按0维度进行拼接，需要注意再非dim维度，两个矩阵的维度必须是一致的，不然会拼接失败。
Stack拼接
Stack并不会进行维度的拼接，而是会增加新的维度
我们可以看到将a和b在dim=0的维度进行stack，那么并不会将dim=0的16加起来组成32，3，28，28，而是会增加一个新的维度2，这是与cat不一样的地方。
注意stack的两个列表必须在所有维度上都一样大小，如果不一样大小则会出错
