PyTorch中的cat和stack函数都用于连接张量，但方式不同。cat（拼接）不会增加张量维度，而是沿指定维度直接合并数据。例如，两个形状为(2,3)的张量经cat(dim=0)后变为(4,3)。stack（堆叠）则会新增一个维度，将多个张量沿该维度组合。同样两个(2,3)张量经stack(dim=0)后变为(2,2,3)。简言之，cat用于扩展现有维度，stack用于创建新维度。

本文介绍了在PyTorch中使用`view`函数合并tensor维度时保持数据顺序的方法。`view`通过将张量展平后按指定形状重组，但仅当合并连续维度时才能维持原始数据的分类意义（如batch维度）。若需合并非连续维度（例如将`(3,2,4,64)`变为`(3,128,4)`），直接使用`view`会导致数据错乱。此时应先用`permute`调整维度顺序（如变为`(3,2,64,4)`），再使用`view`合并，即可在重组后保持数据顺序与分类逻辑不变。