column_stack¶

paddle. column_stack ( x, name=None ) [源代码] ¶

沿水平轴堆叠输入 x 中的所有张量。 x 中的每个张量 tensor 如果在堆叠之前 tensor.ndim < 2 ，则首先被整形为 (tensor.numel(), 1)。所有张量必须具有相同的数据类型。

参数¶

x (list[Tensor]|tuple[Tensor]) - 输入 x 可以是张量的 list 或 tuple， x 中张量的数据类型必须相同。支持的数据类型： float16 、 float32 、 float64 、 int32 、 int64 或 bfloat16 。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor，与输入数据类型相同的堆叠张量。

代码示例¶

          >>> import paddle

>>> # column_stack with 0-D tensors
>>> x1 = paddle.to_tensor(1.0)
>>> x2 = paddle.to_tensor(2.0)
>>> out = paddle.column_stack((x1, x2))
>>> print(out)
Tensor(shape=[1, 2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[1., 2.]])

>>> # column_stack mix with 1-D & 2-D tensors
>>> x1 = paddle.to_tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])
>>> x2 = paddle.to_tensor([3.0, 4.0, 5.0])
>>> out = paddle.column_stack((x1, x2))
>>> print(out)
Tensor(shape=[3, 2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[1., 3.],
 [2., 4.],
 [3., 5.]])

>>> # column_stack with 3-D tensors
>>> x1 = paddle.to_tensor([[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]])
>>> x2 = paddle.to_tensor([[[3.0, 4.0], [5.0, 6.0]]])
>>> out = paddle.column_stack((x1, x2))
>>> print(out)
Tensor(shape=[1, 4, 2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[[1., 2.],
  [3., 4.],
  [3., 4.],
  [5., 6.]]])

         