Python PyTorch Tensor.align_to用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.Tensor.align_to 的用法。

用法:

align_to(*names)

参数：

names(str的可迭代) -输出张量的所需维度排序。最多可以包含一个省略号，该省略号扩展到 self 的所有未提及的 dim 名称。

排列 self 张量的维度以匹配 names 中指定的顺序，并为任何新名称添加 size-one 变暗。

self 的所有暗淡必须命名才能使用此方法。结果张量是原始张量的视图。

self 的所有维度名称必须出现在 names 中。 names 可能包含 self.names 中没有的其他名称；对于每个新名称，输出张量都有一个 size-one 维度。

names 最多可包含一个省略号 (... )。省略号将扩展为等于 self 中未在 names 中提及的所有维度名称，按照它们在 self 中出现的顺序排列。

Python 2 不支持省略号，但可以使用字符串文字代替 ('...')。

例子：

>>> tensor = torch.randn(2, 2, 2, 2, 2, 2)
>>> named_tensor = tensor.refine_names('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F')

# Move the F and E dims to the front while keeping the rest in order
>>> named_tensor.align_to('F', 'E', ...)

警告

命名张量 API 是实验性的，可能会发生变化。