torch.Tensor.unfold ¬

Tensor.unfold(维度, 大小, 步长) → Tensor ¬

返回原始张量的一个视图，该视图包含从 self 张量在 dimension 维度上的所有大小为 size 的切片。

两个切片之间的步长由 step . 给出 ¬

如果 sizedim 是维度 dimension 对于 self 的大小，返回张量中维度 dimension 的大小将是(sizedim - size) / step + 1。

在返回的张量中追加一个大小为 size 的额外维度。

参数:

• 维度（int）- 展开发生的维度

• size（int）- 展开切片的大小

• 步长（int）- 每个切片之间的步长

示例：

>>> x = torch.arange(1., 8)
>>> x
tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.])
>>> x.unfold(0, 2, 1)
tensor([[ 1.,  2.],
        [ 2.,  3.],
        [ 3.,  4.],
        [ 4.,  5.],
        [ 5.,  6.],
        [ 6.,  7.]])
>>> x.unfold(0, 2, 2)
tensor([[ 1.,  2.],
        [ 3.,  4.],
        [ 5.,  6.]])