mindspore.ops.Unstack

class mindspore.ops.Unstack(axis=0, num=None)[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：

axis (int) - 指定矩阵分解的轴。取值范围为[-R,R)，默认值：0。
num (Union[None, int]) - 输出Tensor的个数。如果设置为 None，则根据 input_x 和 axis 自动推导输出个数。默认值：None。

输入：

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

输出：

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：

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