mindspore.ops.unstack

mindspore.ops.unstack(input_x, axis=0)[源代码]

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 \((x_1, x_2, ..., x_R)\) 的Tensor。如果存在 \(0 \le axis\) ,则输出Tensor的shape为 \((x_1, x_2, ..., x_{axis}, x_{axis+2}, ..., x_R)\)

与Stack函数操作相反。

参数:

  • input_x (Tensor) - 输入Tensor,其shape为 \((x_1, x_2, ..., x_R)\) 。rank必须大于0。

  • axis (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 - axis超出[-len(input_x.shape), len(input_x.shape))范围。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> input_x = Tensor(np.array([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2]]))
>>> output = ops.unstack(input_x, 0)
>>> print(output)
(Tensor(shape=[4], dtype=Int64, value= [1, 1, 1, 1]), Tensor(shape=[4], dtype=Int64, value= [2, 2, 2, 2]))