torch.unravel_index

torch.unravel_index(indices, shape)

将平坦索引张量转换为坐标张量元组，这些元组可以索引到任意指定形状的张量。

参数

• indices (Tensor) – 一个包含展平后的任意形状为 shape 的张量的索引的整数张量。所有元素必须在范围 [0, prod(shape) - 1] 内。

• shape (int, ints 的 sequence, or torch.Size) – 任意张量的形状。所有元素必须是非负的。

返回

输出中的每个 i-th 张量对应于 shape 的第 i 维。每个张量具有与 indices 相同的形状，并且包含一个索引到第 i 维，对应于 indices 中给出的每个展平索引。

返回类型

tuple of Tensors

示例

>>> import torch
>>> torch.unravel_index(torch.tensor(4), (3, 2))
(tensor(2),
 tensor(0))

>>> torch.unravel_index(torch.tensor([4, 1]), (3, 2))
(tensor([2, 0]),
 tensor([0, 1]))

>>> torch.unravel_index(torch.tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5]), (3, 2))
(tensor([0, 0, 1, 1, 2, 2]),
 tensor([0, 1, 0, 1, 0, 1]))

>>> torch.unravel_index(torch.tensor([1234, 5678]), (10, 10, 10, 10))
(tensor([1, 5]),
 tensor([2, 6]),
 tensor([3, 7]),
 tensor([4, 8]))

>>> torch.unravel_index(torch.tensor([[1234], [5678]]), (10, 10, 10, 10))
(tensor([[1], [5]]),
 tensor([[2], [6]]),
 tensor([[3], [7]]),
 tensor([[4], [8]]))

>>> torch.unravel_index(torch.tensor([[1234], [5678]]), (100, 100))
(tensor([[12], [56]]),
 tensor([[34], [78]]))