一、基本功能
pytroch官方文档对于这个函数的描述很简略。只有一句话：在维度上连接（concatenate）若干个张量。(这些张量形状相同）。
经过代码总结归纳，可以得到stack（tensors,dim=0,out=None）函数的功能：
将若干个张量在dim维度上连接,生成一个扩维的张量，比如说原来你有若干个2维张量，连接可以得到一个3维的张量。
设待连接张量维度为n，dim取值范围为-n-1~n，这里得提一下为负的意义：-i为倒数第i个维度。举个例子，对于2维的待连接张量，-1维即3维，-2维即2维。
上代码：
a=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
b=torch.tensor([[10,20,30],[40,50,60]])
c=torch.tensor([[100,200,300],[400,500,600]])
print(torch.stack([a,b,c],dim=0))
print(torch.stack([a,b,c],dim=1))
print(torch.stack([a,b,c],dim=2))
print(torch.stack([a,b,c],dim=0).size())
print(torch.stack([a,b,c],dim=1).size())
print(torch.stack([a,b,c],dim=2).size())
#输出结果为：
tensor([[[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6]],
[[ 10, 20, 30],
[ 40, 50, 60]],
[[100, 200, 300],
[400, 500, 600]]])
tensor([[[ 1, 2, 3],
[ 10, 20, 30],
[100, 200, 300]],
[[ 4, 5, 6],
[ 40, 50, 60],
[400, 500, 600]]])
tensor([[[ 1, 10, 100],
[ 2, 20, 200],
[ 3, 30, 300]],
[[ 4, 40, 400],
[ 5, 50, 500],
[ 6, 60, 600]]])
torch.Size([3, 2, 3])
torch.Size([2, 3, 3])
torch.Size([2, 3, 3])
二、规律分析
通过代码运行结果，我们不难发现，stack（tensors,dim=0,out=None）函数的运行机制可以等价为：
- dim=0时，将tensor在一维上连接，简单来说就是，就是将tensor1，tensor2…tensor n,连接为【tensor1，tensor2… tensor n】（就是在这里产生了扩维）
- dim=1时，将每个tensor的第i行按行连接组成一个新的2维tensor，再将这些新tensor按照dim=0的方式连接。
- dim=2时，将每个tensor的第i行转置后按列连接组成一个新的2维tensor，再将这些新tesnor按照dim=0的方式连接
可以得到一个结论:n维（n>=2）待连接张量按dim=x的方式连接等价于:
- 若x=0,参照上面的规律进行连接
- 若x>0,对每个张量的第一个维度下的张量对应地按照dim=x-1的方式进行连接得到若干个新张量,这些新张量按照dim=0的方式进行连接。
- 很明显，该规律具有递归的特性，x=0,1,2的基础情况已经给出。
注：以上规律是在未看函数实现源码基础上未加证明的猜测。如有错误之处，欢迎指正