mindspore.mint.stack

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mindspore.mint.stack(tensors, dim=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 \(dim \ge 0\) ,则输出Tensor的shape为 \((x_1, x_2, ..., x_{dim}, N, x_{dim+1}, ..., x_R)\)

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。

  • dim (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 - dim 不在[-(R+1),R+1)范围中,或 tensors 中元素的shape不相同。

支持平台:

Ascend

样例:

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> import numpy as np
>>> data1 = Tensor(np.array([0, 1]).astype(np.float32))
>>> data2 = Tensor(np.array([2, 3]).astype(np.float32))
>>> output = mint.stack([data1, data2], 0)
>>> print(output)
[[0. 1.]
 [2. 3.]]