Pytorch torch.roll函数介绍

torch.roll 是 PyTorch 中的一个函数,用于对输入张量的元素进行循环滚动操作。它可以将张量的元素在指定的维度上移动,超出边界的元素会循环回到另一侧。以下是关于 torch.roll 函数的详细介绍:

函数语法

复制代码
torch.roll(input, shifts, dims=None)

参数说明

  • input:必需参数,为输入的 PyTorch 张量,即需要进行循环滚动操作的张量。
  • shifts :表示元素滚动的位移量。可以是一个整数,此时所有指定维度都按照这个整数进行滚动;也可以是一个与 dims 长度相同的元组或列表,用于为每个指定维度分别指定滚动的位移量。正数表示元素向维度的末尾方向滚动,负数表示向维度的起始方向滚动。
  • dims:可选参数,指定要进行滚动操作的维度。可以是一个整数,表示对单一维度进行滚动;也可以是一个元组或列表,包含多个整数,用于指定对多个维度同时进行滚动。如果不指定该参数,则会将输入张量视为一维张量进行滚动。

返回值

返回一个新的张量,其元素是输入张量在指定维度上循环滚动后的结果。新张量的形状与输入张量相同。

使用示例

一维张量滚动
复制代码
import torch

# 创建一维张量
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
# 向右滚动 2 个位置
rolled_x = torch.roll(x, shifts=2)
print(rolled_x)  
# 输出: tensor([4, 5, 1, 2, 3])
二维张量在单个维度上滚动
复制代码
import torch

# 创建二维张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 在第 0 维(行)上向下滚动 1 个位置
rolled_x = torch.roll(x, shifts=1, dims=0)
print(rolled_x)
# 输出:
# tensor([[7, 8, 9],
#         [1, 2, 3],
#         [4, 5, 6]])
二维张量在多个维度上滚动
复制代码
import torch

# 创建二维张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 在第 0 维向下滚动 1 个位置,在第 1 维向右滚动 2 个位置
rolled_x = torch.roll(x, shifts=(1, 2), dims=(0, 1))
print(rolled_x)
# 输出:
# tensor([[8, 9, 7],
#         [2, 3, 1],
#         [5, 6, 4]])

总结

torch.roll 函数为在 PyTorch 中对张量元素进行循环滚动提供了方便的操作方式,可用于数据增强、信号处理等多种场景,通过灵活设置 shiftsdims 参数,可以实现不同维度和不同位移量的滚动操作。

相关推荐
yukai080086 分钟前
【最后203篇系列】021 Q201再计划
python
高工智能汽车6 分钟前
Deepseek浪潮下,汽车芯片开启“大变局”,谁将领跑?
人工智能·汽车
蜗牛沐雨15 分钟前
RAG 技术:让大型语言模型更智能
人工智能·语言模型·自然语言处理
battlestar23 分钟前
Siemens Smart 200 PLC 通讯(基于python-)
前端·网络·python
人类群星闪耀时1 小时前
回溯法经典练习:组合总和的深度解析与实战
开发语言·python
时光呢1 小时前
JAVA泛型的作用
java·windows·python
夏莉莉iy1 小时前
[CVPR 2025]Neuro-3D: Towards 3D Visual Decoding from EEG Signals
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·3d·线性回归
learn_think1 小时前
pytorch小土堆学习有感
人工智能·pytorch·学习
晨航1 小时前
清华大学第12弹:《DeepSeek政务应用场景与解决方案》.pdf(文末附免费下载地址)
人工智能·ai·aigc·政务
果冻人工智能1 小时前
自主代理的摩尔定律:AI 的指数级革命
人工智能