本文简要介绍python语言中 torch.Tensor.unflatten
的用法。
用法:
unflatten(dim, sizes)
在
sizes
给出的多个尺寸维度上扩展self
张量的维度dim
。sizes
是未展平维度的新形状,如果self
是Tensor
或namedshape
(Tuple[(name: str, size: int),则它可以是Tuple[int]
以及torch.Size
)]) 如果self
是NamedTensor
。 size 中的元素总数必须与未展平的原始 dim 中的元素数量相匹配。
例子
>>> torch.randn(3, 4, 1).unflatten(1, (2, 2)).shape torch.Size([3, 2, 2, 1]) >>> torch.randn(3, 4, 1).unflatten(1, (-1, 2)).shape # the size -1 is inferred from the size of dimension 1 torch.Size([3, 2, 2, 1]) >>> torch.randn(2, 4, names=('A', 'B')).unflatten('B', (('B1', 2), ('B2', 2))) tensor([[[-1.1772, 0.0180], [ 0.2412, 0.1431]], [[-1.1819, -0.8899], [ 1.5813, 0.2274]]], names=('A', 'B1', 'B2')) >>> torch.randn(2, names=('A',)).unflatten('A', (('B1', -1), ('B2', 1))) tensor([[-0.8591], [ 0.3100]], names=('B1', 'B2'))
警告
命名张量 API 是实验性的,可能会发生变化。
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注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torch.Tensor.unflatten。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。