pytorch中torch.roll用法说明-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了pytorch中torch.roll用法说明。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

torch.roll(input, shifts, dims=None)

这个函数是用来移位的，是顺移。input是咱们要移动的tensor向量，shifts是要移动到的位置，要移动去哪儿，dims是值在什么方向上(维度)去移动。比如2维的数据，那就两个方向，横着或者竖着。最关键的一句话，所有操作针对的是第一行或者第一列，下面举例子给大家做解释，自己慢慢体会

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).view(3, 3)
print("")
print(x)

y = torch.roll(x, 1, 0)
print("")
print(y)

输出：
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]])

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

torch.roll(x, 1, 0) 这行代码的意思就是把x的第一行(0维度)移到1这个位置上，其他位置的数据顺移。
x——咱们要移动的向量
1——第一行向量要移动到的最终位置
0——从行的角度去移动

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).view(3, 3)
print("")
print(x)

y = torch.roll(x, -1, 1)
print("")
print(y)

输出：
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]])

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

torch.roll(x, -1, 1) 意思就是把x的第一列(1维度)移到-1这个位置(最后一个位置)上，其他位置的数据顺移。

shifts和dims可以是元组，其实就是分步骤去移动

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).view(3, 3)
print("")
print(x)

y = torch.roll(x, (0,1), (1,1))
print("")
print(y)

输出：

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

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

torch.roll(x, (0,1), (1,1)) ：
首先，针对元组第一个元素，把x的第一列(1维度)移到0这个位置(已经在0这个位置，因此原地不动)上，其他位置的数据顺移。(所有数据原地不动)

然后，针对元组第二个元素，把a的第一列(1维度)移到1这个位置上，其他位置的数据顺移。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-856848.html

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