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深入淺析Pytorch中stack()方法

 更新時間:2021年11月09日 08:29:44   作者:MoSalah  
這篇文章主要介紹了Pytorch中stack()方法的總結及理解,本文通過實例圖文相結合給大家介紹的非常詳細,對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

Torch.stack()

1. 概念

在一個新的維度上連接一個張量序列

2. 參數(shù)

  • tensors (sequence)需要連接的張量序列
  • dim (int)在第dim個維度上連接

注意輸入的張量shape要完全一致,且dim必須小于len(tensors)。

3. 舉例

3.1 四個shape為[3, 3]的張量

 a = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
 b = torch.Tensor([[10,20,30],[40,50,60],[70,80,90]])
 c = torch.Tensor([[100,200,300],[400,500,600],[700,800,900]])
 d = torch.Tensor([[1000,2000,3000],[4000,5000,6000],[7000,8000,9000]])

以下面這4個張量,每個張量shape為[3, 3]。

3.1.1 dim=0的情況下,直接來看結果。

torch.stack((a,b,c,d),dim=0)

此時在第0個維度上連接,新張量的shape可以發(fā)現(xiàn)為[4, 3, 3],4代表在第0個維度有4項。

觀察可以得知:即初始的四個張量,即a、b、c、d四個初始張量。

可以理解為新張量的第0個維度上連接a、b、c、d。

3.1.2 dim=1的情況下

torch.stack((a,b,c,d),dim=1)

此時在第1個維度上連接,新張量的shape可以發(fā)現(xiàn)為[3,4, 3],4代表在第1個維度有4項。

觀察可以得知:

  • 新張量[0][0]為a[0],[0][1]為b[0],[0][2]為c[0],[0][3]為d[0]
  • 新張量[1][0]為a[1],[1][1]為b[1],[1][2]為c[1],[1][3]為d[1]
  • 新張量[2][0]為a[2],[2][1]為b[2],[2][2]為c[2],[2][3]為d[2]

可以理解為新張量的第1個維度上連接a、b、c、d的第0個維度單位,具體地說,在新張量[i]中連接a[i]、b[i]、c[i]、d[i],即將a[i]賦給新張量[i][0]、b[i]賦給新張量[i][1]、c[i]賦給新張量[i][2]、d[i]賦給新張量[i][3]。

3.1.2 dim=2的情況下

此時在第2個維度上連接,新張量的shape可以發(fā)現(xiàn)為[3,3,4],4代表在第2個維度有4項。

觀察可以得知:

新張量[0][0][0]為a[0][0],[0][0][1]為b[0][0],[0][0][2]為c[0][0],[0][0][3]為d[0][0]
新張量[0][1][0]為a[0][1],[0][1][1]為b[0][1],[0][1][2]為c[0][1],[0][1][3]為d[0][1]
新張量[0][2][0]為a[0][2],[0][2][1]為b[0][2],[0][2][2]為c[0][2],[0][2][3]為d[0][2]
新張量[1][0][0]為a[1][0],[1][0][1]為b[1][0],[1][0][2]為c[1][0],[1][0][3]為d[1][0]
新張量[1][1][0]為a[1][1],[1][1][1]為b[1][1],[1][1][2]為c[1][1],[1][1][3]為d[1][1]
新張量[1][2][0]為a[1][2],[1][2][1]為b[1][2],[1][2][2]為c[1][2],[1][2][3]為d[1][2]
新張量[2][0][0]為a[2][0],[2][0][1]為b[2][0],[2][0][2]為c[2][0],[2][0][3]為d[2][0]
新張量[2][1][0]為a[2][1],[2][1][1]為b[2][1],[2][1][2]為c[2][1],[2][1][3]為d[2][1]
新張量[2][2][0]為a[2][2],[2][2][1]為b[2][2],[2][2][2]為c[2][2],[2][2][3]為d[2][2]

可以理解為新張量的第2個維度上連接a、b、c、d的第1個維度的單位,具體地說,在新張量[i][j]中連接a[i][j]、b[i][j]、c[i][j]、d[i][]j。

3.1.3 總結

通過dim=0、1、2的情況,可以總結并推漲出規(guī)律:

假設有n個[x,y]的張量,當dim=z時。新張量在第z個維度上連接n個張量第z-1維度的單位,具體來說,新張量[i][i+1]..[i+z-1]中依次連接n個向量[i][i+1]..[i+z-1]。

3.2 7個shape為[5, 7, 4, 2]的張量

a1 = torch.rand([5, 7, 4, 3])
a2 = a1 + 1
a3 = a2 + 1
a4 = a3 + 1
a5 = a4 + 1
a6 = a5 + 1
a7 = a6 + 1

假設dim=3時連接

test = torch.stack((a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7), dim=3)

7個張量在第3個維度連接后形成的新張量賦為test,test的shape為[5, 7, 4,7, 3],代表在第3個維度有7項。

隨機(在新張量[0][0][0]到新張量[4][6][3]區(qū)間內(nèi))查看一個新張量第3維度上的單位:

a = test[0][1][2]

再根據(jù)總結的規(guī)律,將7個向量中的[0][1][2]連接起來,再次查看,驗證了規(guī)律。

b = torch.zeros(0)
for i in (a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7):
    b = torch.cat((b, i[0][1][2]), dim=0)

4. 理解

通過shape來看,假設shape為[a, b, c... z],有n個shape相同的張量,在dim=x時連接n個張量,可以得到新張量,shape為[a, b, c, ... n, ...z],其中n所在維度即為第x個維度。

然后即可通過新張量[i][i+1]..[i+x-1]看作索引,對應的數(shù)據(jù)為n個張量[i][i+1][i+x-1]按順序連接。

到此這篇關于Pytorch中stack()方法的總結及理解的文章就介紹到這了,更多相關Pytorch中stack()方法的總結及理解內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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