torch.unravel_index

torch.unravel_index(indices, shape)

将扁平索引张量转换为坐标张量元组，用于索引指定形状的任意张量。

参数

• indices (Tensor) – 一个整数张量，包含形状为 shape 的任意张量的扁平化版本的索引。所有元素必须在 [0, prod(shape) - 1] 的范围内。

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

返回

输出中的每个 i-th 张量对应于 shape 的维度 i。每个张量的形状与 indices 相同，并包含一个索引到维度 i，对应于 indices 提供的每个扁平索引。

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]]))