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news 2025/9/11 0:09:41

广州网站设计开发招聘,1元涨1000粉丝网站,perl网站建设,wordpress主题制作视频笔者一篇博客PyTorch 的 torch.unbind 函数详解与进阶应用：中英双语中有一个例子如下： # 创建一个 3x2x2 的三维张量 x torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]],[[5, 6], [7, 8]],[[9, 10], [11, 12]]])# 第一步：沿第 0 维分解为 3 个 2x2 张量 un…

笔者一篇博客PyTorch 的 torch.unbind 函数详解与进阶应用：中英双语中有一个例子如下：

# 创建一个 3x2x2 的三维张量
x = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]],[[5, 6], [7, 8]],[[9, 10], [11, 12]]])# 第一步：沿第 0 维分解为 3 个 2x2 张量
unbind_result = torch.unbind(x, dim=0)# 第二步：沿第 2 维重新堆叠
stack_result = torch.stack(unbind_result, dim=2)
print("最终结果：", stack_result)

结果

最终结果：
tensor([[[ 1,  5,  9],[ 3,  7, 11]],[[ 2,  6, 10],[ 4,  8, 12]]])

使用 torch.unbind 沿第 0 维分解。
使用 torch.stack 沿第 2 维重新组合，从而完成了维度转换。

张量的形状在每一步的变化如下：

原始张量形状为 [3, 2, 2]。
分解后，得到 3 个形状为 [2, 2] 的张量。
堆叠时，将这些张量沿新的维度 dim=2 组合，最终形状变为 [2, 2, 3]。

通过这种分解和堆叠方式，我们可以灵活地操作张量的维度和数据布局。

具体是怎么变的，这里记录一下。

这个例子展示了如何通过 torch.unbind 和 torch.stack 动态调整张量的维度顺序。以下是对这个例子的详细解释，包括每一步的操作和张量形状变化：

1. 初始张量

我们先创建一个形状为 [3, 2, 2] 的张量 x：

x = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]],[[5, 6], [7, 8]],[[9, 10], [11, 12]]])

张量的内容：

x = [[[1, 2],  [3, 4]],    # 第一个“平面”[[5, 6],  [7, 8]],    # 第二个“平面”[[9, 10], [11, 12]]   # 第三个“平面”]

形状：[3, 2, 2]
这里的含义：

第一维度（dim=0，大小为3）：有3个“平面”（或者块）。
第二维度（dim=1，大小为2）：每个“平面”有两行。
第三维度（dim=2，大小为2）：每行有两个元素。

2. 使用 `torch.unbind` 沿 `dim=0` 分解

unbind_result = torch.unbind(x, dim=0)

torch.unbind 的作用是沿着指定的维度（这里是 dim=0）移除这一维度，并返回一个元组，元组中的每个元素都是输入张量在该维度上的切片。

对于我们的例子：

x 沿着 dim=0 分解，相当于把张量按“平面”切开。
原始的 3×2×2 张量被分成了 3 个形状为 [2, 2] 的子张量。

unbind_result 的内容：

unbind_result = (tensor([[1, 2],  [3, 4]]),  # 第一个平面tensor([[5, 6],  [7, 8]]),  # 第二个平面tensor([[9, 10], [11, 12]]) # 第三个平面
)

每个切片都是一个形状为 [2, 2] 的二维张量。
这里的维度变化：

原始张量形状 [3, 2, 2] → 切片形状 [2, 2]。

3. 使用 `torch.stack` 沿 `dim=2` 重新组合

stack_result = torch.stack(unbind_result, dim=2)

torch.stack 的作用是把一组张量沿着新的维度拼接起来。这里：

unbind_result 是一个包含 3 个 [2, 2] 张量的元组。
我们指定 dim=2，意思是在原始张量的最后一维（第三维）增加一个新的维度来进行拼接。

拼接过程：

第一个子张量的每个位置与第二个、第三个子张量的对应位置对齐，按列方向拼接。
拼接后，原来 [2, 2] 的子张量变成了 [2, 3] 的子张量。

举例说明：

原始三个 [2, 2] 的张量：

tensor([[1, 2], [3, 4]])
tensor([[5, 6], [7, 8]])
tensor([[9, 10], [11, 12]])

沿 dim=2 进行拼接后：

[[[1, 5, 9], [3, 7, 11]],  # 第一行拼接[[2, 6, 10], [4, 8, 12]]  # 第二行拼接
]

最终结果：

stack_result = tensor([[[ 1,  5,  9], [ 3,  7, 11]],[[ 2,  6, 10], [ 4,  8, 12]]
])

形状变化：

原始张量 [3, 2, 2] → 分解后的切片 [2, 2] → 拼接后的结果 [2, 2, 3]。

4. 形状变化总结

操作	张量内容	张量形状
初始张量	`x`	`[3, 2, 2]`
使用 `torch.unbind(dim=0)`	3 个 `[2, 2]` 的子张量	`[2, 2]`
使用 `torch.stack(dim=2)`	拼接为一个新的张量	`[2, 2, 3]`