mindspore.ops.stack

mindspore.ops.stack(tensors, axis=0)[源代码]

在指定轴上对输入Tensor序列进行堆叠。

输入秩为 R 的Tensor序列，则输出秩为 (R+1) 的Tensor。

给定输入Tensor的shape为 \((x_1, x_2, ..., x_R)\) 。若输入Tensor的长度为 N 。如果存在 \(axis \ge 0\) ，则输出Tensor的shape为 \((x_1, x_2, ..., x_{axis}, N, x_{axis+1}, ..., x_R)\) 。

参数：

tensors (Union[tuple, list]) - 输入多个Tensor对象组成的tuple或list，每个Tensor具有相同shape和数据类型。
axis (int) - 指定堆叠运算的轴。取值范围为[-(R+1), R+1)。默认值： 0 。

返回：

堆叠运算后的Tensor，数据类型和 tensors 的相同。

异常：

TypeError - tensors 中元素的数据类型不相同。
ValueError - tensors 的长度不大于0，或axis不在[-(R+1),R+1)范围中，或 tensors 中元素的shape不相同。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> input_x1 = Tensor(np.array([0, 1]).astype(np.float32))
>>> input_x2 = Tensor(np.array([2, 3]).astype(np.float32))
>>> output = ops.stack((input_x1, input_x2), 0)
>>> print(output)
[[0. 1.]
 [2. 3.]]