mindspore.mint.unbind

mindspore.mint.unbind(input, dim=0)

根据指定轴对Tensor进行分解。给定一个shape为 \((n_1, n_2, ..., n_R)\) 的Tensor，在指定 dim 上对其分解， 则返回多个shape为 \((n_1, n_2, ..., n_{dim}, n_{dim+2}, ..., n_R)\) 的Tensor。

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

• input (Tensor) - 用来分解的输入Tensor，其shape为 \((n_1, n_2, ..., n_R)\) 。其rank必须大于0。

• dim (int，可选) - 用以分解的维度。取值范围为[-R, R)。默认值为 0 。

返回：

Tensor组成的tuple。每个Tensor对象的shape相同。

异常：

• TypeError - 如果 input 不是Tensor。

• TypeError - 如果 dim 不是int类型。

• ValueError - 如果 dim 超出[-R, R)范围。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> input = Tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]))
>>> output = mint.unbind(input, dim=0)
>>> print(output)
(Tensor(shape=[3], dtype=Int64, value=[1, 2, 3]), Tensor(shape=[3], dtype=Int64, value=[4, 5, 6]),
Tensor(shape=[3], dtype=Int64, value=[7, 8, 9]))