快捷方式

torch.diff

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

沿给定维度计算第 n 个前向差分。

一阶差分由 out[i] = input[i + 1] - input[i] 给出。高阶差分是通过递归使用 torch.diff() 计算的。

参数
  • input (Tensor) – 要在其上计算差分的张量

  • 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 dim 预先附加或追加到 input 的值。它们的维度必须等效于 input 的维度,并且它们的形状必须与 input 的形状匹配,除了 dim

  • append (Tensor, 可选) – 在计算差分之前,沿 dim 预先附加或追加到 input 的值。它们的维度必须等效于 input 的维度,并且它们的形状必须与 input 的形状匹配,除了 dim

关键字参数

out (Tensor, 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]])

文档

访问 PyTorch 的全面开发者文档

查看文档

教程

获取针对初学者和高级开发人员的深入教程

查看教程

资源

查找开发资源并获得问题的解答

查看资源