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torch.stack()的使用

 


废话不多说直接上图

 

 

 

如图有a, b, c 三个 3x3的Tensor,

如果我想把这三个tensor的最后一个维度的元素相叠加,形成一个新的tensor

输入 d=torch.stack( (a,b,c) ,dim = 2)

 

 

 

就会发现他们在第二个维度像叠加,具体来说变化如下图所示

 

 

 

d[0][0]的位置是由a[0][0]  的 [1]   , b[0][0] 的 [10],  c[0][0] 的 [100] ,这3个 元素叠加构成的一个size为3的新的元素[1,10,100]

所以d的维度就是3 * 3  *3

这里注意dim参数!!!!!!!

虽然他们是在第二个维度相叠加,(pytorch中从0开始计数,所以也就是第一个维度是dim=0,第二个维度是dim=1)

但是我在stack函数中写的dim却是 dim=2,也即第三个维度,这是说我们最终的生成结果位于第三个维度,而不是说

原来的元素是第三个维度。

所以还有另外一种写法,写dim=-1,不管你原来是啥,我就指定最后一个维度

 

 

 

得到的结果和我一开始写dim=2是一样

 

再补充一个例子让各位感受一下这个dim参数的意义把,它指定的是做完stack后的元素结果所在的那个维度,

dim分别设置为0 ,1,2  注意观察结果

 

 

 

 

 

稍微分析一波?

c, dim = 0时, c = [ a, b]

d, dim =1 时, d = [ [a[0] , b[0] ] , [a[1], b[1] ] ]

e, dim = 2 时, e = [     [   [ a[0][0], b[0][0] ]  , [ a[0][1], b[0][1] ]  ,  [ a[0][2],b[0][2] ] ] ,

                                      [   [ a[1][0], b[1][0] ]  , [ a[1][1], b[0][1] ]  ,  [ a[1][2],b[1][2] ] ]      ]
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posted @ 2021-03-15 15:12  stardsd  阅读(3457)  评论(2编辑  收藏  举报