stack

paddle.stack ( x, axis=0, name=None ) [源代码]

该OP沿 axis 轴对输入 x 进行堆叠操作。要求所有输入Tensor有相同的Shape和数据类型。 例如,输入 x 为 N 个 Shape 为 [A, B]的 Tensor, 如果 axis==0 , 则输出 Tensor 的 Shape 为 [N, A, B]; 如果 axis==1 , 则输出 Tensor 的 Shape 为 [A, N, B]; 以此类推。

  1. Case 1:
  2. Input:
  3. x[0].shape = [1, 2]
  4. x[0].data = [ [1.0 , 2.0 ] ]
  5. x[1].shape = [1, 2]
  6. x[1].data = [ [3.0 , 4.0 ] ]
  7. x[2].shape = [1, 2]
  8. x[2].data = [ [5.0 , 6.0 ] ]
  9. Attrs:
  10. axis = 0
  11. Output:
  12. Out.dims = [3, 1, 2]
  13. Out.data =[ [ [1.0, 2.0] ],
  14. [ [3.0, 4.0] ],
  15. [ [5.0, 6.0] ] ]
  16. Case 2:
  17. Input:
  18. x[0].shape = [1, 2]
  19. x[0].data = [ [1.0 , 2.0 ] ]
  20. x[1].shape = [1, 2]
  21. x[1].data = [ [3.0 , 4.0 ] ]
  22. x[2].shape = [1, 2]
  23. x[2].data = [ [5.0 , 6.0 ] ]
  24. Attrs:
  25. axis = 1 or axis = -2 # If axis = -2, axis = axis+ndim(x[0])+1 = -2+2+1 = 1.
  26. Output:
  27. Out.shape = [1, 3, 2]
  28. Out.data =[ [ [1.0, 2.0]
  29. [3.0, 4.0]
  30. [5.0, 6.0] ] ]

参数

  • x (list[Tensor]|tuple[Tensor]) – 输入 x 是多个Tensor,且这些Tensor的维度和数据类型必须相同。支持的数据类型: float32,float64,int32,int64。

  • axis (int, 可选) – 指定对输入Tensor进行堆叠运算的轴,有效 axis 的范围是: [−(R+1),R+1],R是输入中第一个Tensor的维数。如果 axis < 0,则 axis=axis+R+1 。默认值为0。

  • name (str, 可选) - 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 Name

返回:堆叠运算后的Tensor,数据类型与输入Tensor相同。

代码示例:

  1. import paddle
  2. x1 = paddle.to_tensor([[1.0, 2.0]])
  3. x2 = paddle.to_tensor([[3.0, 4.0]])
  4. x3 = paddle.to_tensor([[5.0, 6.0]])
  5. out = paddle.stack([x1, x2, x3], axis=0)
  6. print(out.shape) # [3, 1, 2]
  7. print(out)
  8. # [[[1., 2.]],
  9. # [[3., 4.]],
  10. # [[5., 6.]]]