Следите за новинками
в нашем Telegram канале. Жми, чтобы подписаться:)
109 of 769 menu
◀ ▶

Функция dstack

Функция dstack объединяет переданные тензоры вдоль третьей оси (оси глубины). Первым параметром функция принимает последовательность тензоров. Вторым параметром можно передать имя выходной оси.

Синтаксис

torch.dstack(tensors, [dim])

Пример

Давайте объединим два двумерных тензора по глубине:

import torch t1 = torch.tensor([ [1, 2], [3, 4], ]) t2 = torch.tensor([ [5, 6], [7, 8], ]) res = torch.dstack((t1, t2)) print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([ [[1, 5], [2, 6]], [[3, 7], [4, 8]], ])

Пример

Давайте объединим три одномерных тензора по глубине:

import torch t1 = torch.tensor([1, 2, 3]) t2 = torch.tensor([4, 5, 6]) t3 = torch.tensor([7, 8, 9]) res = torch.dstack((t1, t2, t3)) print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([ [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]], ])

Пример

Давайте объединим двумерные тензоры разной формы по строкам:

import torch t1 = torch.tensor([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], ]) t2 = torch.tensor([ [7, 8, 9], [10, 11, 12], ]) res = torch.dstack((t1, t2)) print(res.shape)

Результат выполнения кода:

torch.Size([2, 3, 2])

Смотрите также

  • функцию stack,
    которая объединяет тензоры по новой оси
  • функцию vstack,
    которая объединяет тензоры по вертикали
  • функцию hstack,
    которая объединяет тензоры по горизонтали
  • функцию cat,
    которая объединяет тензоры по заданной оси
← →
↑
Мы используем cookie для работы сайта, аналитики и персонализации. Обработка данных происходит согласно Политике конфиденциальности.
принять все настроить отклонить