Python PyTorch Tensor.unfold用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.Tensor.unfold 的用法。

用法:

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

參數：

• dimension(int) -展開發生的維度

• size(int) -展開的每個切片的大小

• step(int) -每個切片之間的步長

返回原始張量的視圖，其中包含尺寸為 dimension 的 self 張量的所有大小為 size 的切片。

兩個切片之間的步長由 step 給出。

如果 sizedim 是 self 的維度 dimension 的大小，則返回的張量中維度 dimension 的大小將為 (sizedim - size) / step + 1 。

在返回的張量中附加一個大小為 size 的附加維度。

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.]])