Fonction torch.dstack de PyTorch

Pytorch torch 参考手册Manuel de référence Pytorch torch

torch.dstackIl s'agit d'une fonction de PyTorch utilisée pour empiler des tenseurs selon la profondeur (troisième dimension).

Définition de fonction

torch.dstack(tensors, *, out=None)

Exemple d'utilisation

Exemple

import torch

# Empilement en profondeur de tenseurs 2D
x1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
x2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
result = torch.dstack([x1, x2])
print("Empilement en profondeur de tenseurs 2D :")
print(f"  x1:n{x1}")
print(f"  x2:n{x2}")
print(f" dstack:n{result}")

# Empilement en profondeur de tenseurs 3D
y1 = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
y2 = torch.tensor([[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]])
result = torch.dstack([y1, y2])
print("n3D empilement en profondeur de tenseurs :")
print(f"  y1:n{y1}")
print(f"  y2:n{y2}")
print(f" dstack:n{result}")
print(f" forme de dstack : {result.shape}")

# Empilement en profondeur de tenseurs 1D
z1 = torch.tensor([1, 2, 3])
z2 = torch.tensor([4, 5, 6])
result = torch.dstack([z1, z2])
print("n1D empilement en profondeur de tenseurs :")
print(f"  z1: {z1}")
print(f"  z2: {z2}")
print(f" dstack:n{result}")

Résultat de sortie :

二维张量深度堆叠:
  x1:
tensor([[1, 2],
        [3, 4]])
  x2:
tensor([[5, 6],
        [7, 8]])
  dstack:
tensor([[[ 1,  5],
         [ 2,  6]],

        [[ 3,  7],
         [ 4,  8]]])

三维张量深度堆叠:
  y1:
tensor([[[ 1,  2],
         [ 3,  4]],

        [[ 5,  6],
         [ 7,  8]]])
  y2:
tensor([[[ 9, 10],
         [11, 12]],

        [[13, 14],
         [15, 16]]])
  dstack:
tensor([[[ 1,  2,  9, 10],
         [ 3,  4, 11, 12]],

        [[ 5,  6, 13, 14],
         [ 7,  8, 15, 16]]])
  dstack 形状: torch.Size([2, 2, 4])

一维张量深度堆叠:
  z1: tensor([1, 2, 3])
  z2: tensor([4, 5, 6])
  dstack:
tensor([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])

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