本文简要介绍python语言中 torch.column_stack
的用法。
用法:
torch.column_stack(tensors, *, out=None) → Tensor
tensors(张量序列) -要连接的张量序列
out(Tensor,可选的) -输出张量。
通过在
tensors
中水平堆叠张量来创建一个新张量。等效于
torch.hstack(tensors)
,除了tensors
中的每个零维或一维张量t
在水平堆叠之前首先被重新整形为(t.numel(), 1)
列。例子:
>>> a = torch.tensor([1, 2, 3]) >>> b = torch.tensor([4, 5, 6]) >>> torch.column_stack((a, b)) tensor([[1, 4], [2, 5], [3, 6]]) >>> a = torch.arange(5) >>> b = torch.arange(10).reshape(5, 2) >>> torch.column_stack((a, b, b)) tensor([[0, 0, 1, 0, 1], [1, 2, 3, 2, 3], [2, 4, 5, 4, 5], [3, 6, 7, 6, 7], [4, 8, 9, 8, 9]])
参数:
关键字参数:
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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.column_stack。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。