torch.diff

torch.diff(input, n=1, dim=-1, prepend=None, append=None) → Tensor ¶

计算给定维度上的第 n 个前向差分。

首阶差分由 out[i] = input[i + 1] - input[i] 给出。高阶差分通过递归使用 torch.diff() 来计算。

参数:

• input (张量) – 要计算差分的张量

• n (int, 可选) – 递归计算差分的次数

• dim (int, 可选) – 计算差分的维度。默认为最后一个维度。

• prepend (Tensor, 可选) – 在计算差分之前，沿 input 添加或附加到 dim 的值。它们的维度必须与输入相同，形状必须与输入的形状相同，除了在 dim 上。

• append (Tensor, 可选) – 在计算差分之前，沿 input 添加或附加到 dim 的值。它们的维度必须与输入相同，形状必须与输入的形状相同，除了在 dim 上。

关键字参数:

输出（张量，可选）- 输出张量。

示例：

>>> a = torch.tensor([1, 3, 2])
>>> torch.diff(a)
tensor([ 2, -1])
>>> b = torch.tensor([4, 5])
>>> torch.diff(a, append=b)
tensor([ 2, -1,  2,  1])
>>> c = torch.tensor([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])
>>> torch.diff(c, dim=0)
tensor([[2, 2, 2]])
>>> torch.diff(c, dim=1)
tensor([[1, 1],
        [1, 1]])