【无标题】

函数

torch.roll(input, shifts, dims=None)

作用

• 沿给定维度滚动张量输入。
• 超出最后一个位置的元素在第一个位置重新引入。
• 如果 dims 为 None，则张量将在滚动前被展平，然后恢复到原始形状。

参数

• input (Tensor) ： 输入张量
• shifts (int or tuple of python: ints) ： 张量中元素（按照维度）移动的位置数。
  • 如果 shifts 是元组，则 dims 必须与 input 的 shape 大小一致，每个维度都会移动对应的值
• dims (int or tuple of python: ints) ：沿着 dims 指定的维度进行滚动

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举例 1

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]).view(4, 2)
print(x)

x1 = torch.roll(x, 1)
print(x1)

注 ： 因为函数中没有指定参数 dim，所以操作是会先将 x 展平为 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] ， 移动 1 位，变成 [8, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] ，再 reshape 成原来的尺寸，得到 tensor([[8, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7]])

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举例 2

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]).view(4, 2)
print(x)
# tensor([[1, 2],
#         [3, 4],
#         [5, 6],
#         [7, 8]])

x2 = torch.roll(x, 1, 0)
print(x2)
# tensor([[7, 8],
#         [1, 2],
#         [3, 4],
#         [5, 6]])

x3 = torch.roll(x, -1, 0)
print(x3)
# tensor([[3, 4],
#         [5, 6],
#         [7, 8],
#         [1, 2]])

x4 = torch.roll(x, shifts=(2, 1), dims=(0, 1))
print(x4)
# tensor([[6, 5],
#         [8, 7],
#         [2, 1],
#         [4, 3]])