mindspore.ops.unbind

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

根据指定轴对输入矩阵进行分解。

若输入Tensor在指定的轴上的rank为 R ，则输出Tensor的rank为 (R-1) 。

给定一个shape为 \((n_1, n_2, ..., n_R)\) 的Tensor，在指定 dim 上对其进行展开，返回多个shape为 \((n_1, n_2, ..., n_{dim}, n_{dim+2}, ..., n_R)\) 的Tensor 。

参数：

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

• dim (int) - 指定矩阵分解的轴。取值范围为[-R, R)，默认值： 0 。

返回：

Tensor对象组成的tuple。每个Tensor对象的shape相同。

异常：

• ValueError - dim 超出[-R, R)范围。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]))
>>> output = ops.unbind(x, 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]))