Python 基础torch.stack(tensors: Union[Tuple[Tensor, ...], List[Tensor]], dim: _int=0, *, out: Option)
2024-05-06 11:14:32
stack(inputs, dim=) :沿着一个新维度对输入张量序列进行连接。 序列中所有的张量都应该为相同形状。
np.stack()
import numpy as np
a=np.array([i for i in range(24)]).reshape(3,4,2)
b=np.array([i for i in range(24,48)]).reshape(3,4,2)
c=np.array([i for i in range(48,72)]).reshape(3,4,2)
print(a)
print(b)
print(c)
new_array1=np.stack([a,b,c],axis=0)
print("new_array1:",new_array1,"shape1:",new_array1.shape)
new_array2=np.stack([a,b,c],axis=1)
print("new_array2:",new_array2,"shape1:",new_array2.shape)
new_array3=np.stack([a,b,c],axis=2)
print("new_array3:",new_array2,"shape3:",new_array3.shape)
[[[ 0 1][ 2 3][ 4 5][ 6 7]][[ 8 9][10 11][12 13][14 15]][[16 17][18 19][20 21][22 23]]]
[[[24 25][26 27][28 29][30 31]][[32 33][34 35][36 37][38 39]][[40 41][42 43][44 45][46 47]]]
[[[48 49][50 51][52 53][54 55]][[56 57][58 59][60 61][62 63]][[64 65][66 67][68 69][70 71]]]
new_array1: [[[[ 0 1][ 2 3][ 4 5][ 6 7]][[ 8 9][10 11][12 13][14 15]][[16 17][18 19][20 21][22 23]]][[[24 25][26 27][28 29][30 31]][[32 33][34 35][36 37][38 39]][[40 41][42 43][44 45][46 47]]][[[48 49][50 51][52 53][54 55]][[56 57][58 59][60 61][62 63]][[64 65][66 67][68 69][70 71]]]] shape1: (3, 3, 4, 2)
new_array2: [[[[ 0 1][ 2 3][ 4 5][ 6 7]][[24 25][26 27][28 29][30 31]][[48 49][50 51][52 53][54 55]]][[[ 8 9][10 11][12 13][14 15]][[32 33][34 35][36 37][38 39]][[56 57][58 59][60 61][62 63]]][[[16 17][18 19][20 21][22 23]][[40 41][42 43][44 45][46 47]][[64 65][66 67][68 69][70 71]]]] shape1: (3, 3, 4, 2)
new_array3: [[[[ 0 1][ 2 3][ 4 5][ 6 7]][[24 25][26 27][28 29][30 31]][[48 49][50 51][52 53][54 55]]][[[ 8 9][10 11][12 13][14 15]][[32 33][34 35][36 37][38 39]][[56 57][58 59][60 61][62 63]]][[[16 17][18 19][20 21][22 23]][[40 41][42 43][44 45][46 47]][[64 65][66 67][68 69][70 71]]]] shape3: (3, 4, 3, 2)
np.stack()和torch.stack()是一样的
torch.stack(tensors: Union[Tuple[Tensor, …], List[Tensor]], dim: _int=0, *, out: Option)
import torch
d=torch.randint(0,24,(3,4,2))
e=torch.randint(24,48,(3,4,2))
f=torch.randint(48,72,(3,4,2))
print(d)
print(e)
print(f)
new_tensor4=torch.stack([d,e,f],dim=0)
print("new_tensor4:",new_tensor4,"new_tensor4.shape:",new_tensor4.shape)
new_tensor5=torch.stack([d,e,f],dim=1)
print("new_tensor5:",new_tensor5,"new_tensor5.shape:",new_tensor5.shape)
new_tensor6=torch.stack([d,e,f],dim=2)
print("new_tensor6:",new_tensor6,"new_tensor6.shape:",new_tensor6.shape)
new_tensor7=torch.stack([d,e,f],dim=3)
print("new_tensor7:",new_tensor7,"new_tensor7.shape:",new_tensor7.shape)
tensor([[[ 0, 23],[ 9, 13],[ 2, 17],[19, 22]],[[13, 23],[ 5, 15],[10, 8],[ 6, 12]],[[20, 3],[ 3, 13],[15, 3],[22, 22]]])
tensor([[[33, 37],[46, 38],[34, 42],[40, 32]],[[39, 30],[46, 26],[41, 33],[37, 28]],[[45, 31],[46, 37],[36, 27],[41, 45]]])
tensor([[[48, 56],[49, 67],[71, 53],[62, 71]],[[54, 52],[55, 48],[69, 63],[58, 63]],[[57, 56],[69, 71],[68, 62],[71, 56]]])
new_tensor4: tensor([[[[ 0, 23],[ 9, 13],[ 2, 17],[19, 22]],[[13, 23],[ 5, 15],[10, 8],[ 6, 12]],[[20, 3],[ 3, 13],[15, 3],[22, 22]]],[[[33, 37],[46, 38],[34, 42],[40, 32]],[[39, 30],[46, 26],[41, 33],[37, 28]],[[45, 31],[46, 37],[36, 27],[41, 45]]],[[[48, 56],[49, 67],[71, 53],[62, 71]],[[54, 52],[55, 48],[69, 63],[58, 63]],[[57, 56],[69, 71],[68, 62],[71, 56]]]]) new_tensor4.shape: torch.Size([3, 3, 4, 2])
new_tensor5: tensor([[[[ 0, 23],[ 9, 13],[ 2, 17],[19, 22]],[[33, 37],[46, 38],[34, 42],[40, 32]],[[48, 56],[49, 67],[71, 53],[62, 71]]],[[[13, 23],[ 5, 15],[10, 8],[ 6, 12]],[[39, 30],[46, 26],[41, 33],[37, 28]],[[54, 52],[55, 48],[69, 63],[58, 63]]],[[[20, 3],[ 3, 13],[15, 3],[22, 22]],[[45, 31],[46, 37],[36, 27],[41, 45]],[[57, 56],[69, 71],[68, 62],[71, 56]]]]) new_tensor5.shape: torch.Size([3, 3, 4, 2])
new_tensor6: tensor([[[[ 0, 23],[33, 37],[48, 56]],[[ 9, 13],[46, 38],[49, 67]],[[ 2, 17],[34, 42],[71, 53]],[[19, 22],[40, 32],[62, 71]]],[[[13, 23],[39, 30],[54, 52]],[[ 5, 15],[46, 26],[55, 48]],[[10, 8],[41, 33],[69, 63]],[[ 6, 12],[37, 28],[58, 63]]],[[[20, 3],[45, 31],[57, 56]],[[ 3, 13],[46, 37],[69, 71]],[[15, 3],[36, 27],[68, 62]],[[22, 22],[41, 45],[71, 56]]]]) new_tensor6.shape: torch.Size([3, 4, 3, 2])
new_tensor7: tensor([[[[ 0, 33, 48],[23, 37, 56]],[[ 9, 46, 49],[13, 38, 67]],[[ 2, 34, 71],[17, 42, 53]],[[19, 40, 62],[22, 32, 71]]],[[[13, 39, 54],[23, 30, 52]],[[ 5, 46, 55],[15, 26, 48]],[[10, 41, 69],[ 8, 33, 63]],[[ 6, 37, 58],[12, 28, 63]]],[[[20, 45, 57],[ 3, 31, 56]],[[ 3, 46, 69],[13, 37, 71]],[[15, 36, 68],[ 3, 27, 62]],[[22, 41, 71],[22, 45, 56]]]]) new_tensor7.shape: torch.Size([3, 4, 2, 3])
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