Python PyTorch Tensor.unfold用法及代码示例

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

用法:

Tensor.unfold(dimension, size, step) → Tensor

参数：

• dimension(int) -展开发生的维度

• size(int) -展开的每个切片的大小

• step(int) -每个切片之间的步长

返回原始张量的视图，其中包含尺寸为 dimension 的 self 张量的所有大小为 size 的切片。

两个切片之间的步长由 step 给出。

如果 sizedim 是 self 的维度 dimension 的大小，则返回的张量中维度 dimension 的大小将为 (sizedim - size) / step + 1 。

在返回的张量中附加一个大小为 size 的附加维度。

例子：

>>> x = torch.arange(1., 8)
>>> x
tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.])
>>> x.unfold(0, 2, 1)
tensor([[ 1.,  2.],
        [ 2.,  3.],
        [ 3.,  4.],
        [ 4.,  5.],
        [ 5.,  6.],
        [ 6.,  7.]])
>>> x.unfold(0, 2, 2)
tensor([[ 1.,  2.],
        [ 3.,  4.],
        [ 5.,  6.]])