stack¶

paddle. stack ( x, axis=0, name=None ) [源代码] ¶

该OP沿 axis 轴对输入 x 进行堆叠操作。要求所有输入Tensor有相同的Shape和数据类型。例如，输入 x 为 N 个 Shape 为 [A, B]的 Tensor, 如果 axis==0 , 则输出 Tensor 的 Shape 为 [N, A, B]; 如果 axis==1 , 则输出 Tensor 的 Shape 为 [A, N, B]; 以此类推。

Case 1:

    Input:
    x[0].shape = [1, 2]
    x[0].data = [ [1.0 , 2.0 ] ]
    x[1].shape = [1, 2]
    x[1].data = [ [3.0 , 4.0 ] ]
    x[2].shape = [1, 2]
    x[2].data = [ [5.0 , 6.0 ] ]

    Attrs:
    axis = 0

    Output:
    Out.dims = [3, 1, 2]
    Out.data =[ [ [1.0, 2.0] ],
                [ [3.0, 4.0] ],
                [ [5.0, 6.0] ] ]


Case 2:

    Input:
    x[0].shape = [1, 2]
    x[0].data = [ [1.0 , 2.0 ] ]
    x[1].shape = [1, 2]
    x[1].data = [ [3.0 , 4.0 ] ]
    x[2].shape = [1, 2]
    x[2].data = [ [5.0 , 6.0 ] ]


    Attrs:
    axis = 1 or axis = -2  # If axis = -2, axis = axis+ndim(x[0])+1 = -2+2+1 = 1.

    Output:
    Out.shape = [1, 3, 2]
    Out.data =[ [ [1.0, 2.0]
                    [3.0, 4.0]
                    [5.0, 6.0] ] ]

参数：

x (list[Tensor]|tuple[Tensor]) – 输入 x 是多个Tensor，且这些Tensor的维度和数据类型必须相同。支持的数据类型: float32，float64，int32，int64。
axis (int, 可选) – 指定对输入Tensor进行堆叠运算的轴，有效 axis 的范围是: [−(R+1),R+1]，R是输入中第一个Tensor的维数。如果 axis < 0，则 axis=axis+R+1 。默认值为0。
name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 Name。

返回：堆叠运算后的Tensor，数据类型与输入Tensor相同。

代码示例:

import paddle

x1 = paddle.to_tensor([[1.0, 2.0]])
x2 = paddle.to_tensor([[3.0, 4.0]])
x3 = paddle.to_tensor([[5.0, 6.0]])
out = paddle.stack([x1, x2, x3], axis=0)
print(out.shape)  # [3, 1, 2]
print(out)
# [[[1., 2.]],
#  [[3., 4.]],
#  [[5., 6.]]]

PaddlePaddle

paddle / stack

stack¶

PaddlePaddle

paddle

paddle.amp

paddle.callbacks

paddle.compat

paddle.distributed

paddle.distribution

paddle.fluid

paddle.io

paddle.jit

paddle.metric

paddle.nn

paddle.onnx

paddle.optimizer

paddle.regularizer

paddle.static

paddle.sysconfig

paddle.text

paddle.utils

paddle.vision

paddle / stack

stack¶