PyTorch torch.flipud 関数
Pytorch torch リファレンスマニュアルtorch.flipudPyTorch でテンソルを上下反転（垂直反転）させるための関数です。
関数定義
torch.flipud(input)
使用例
実例
import torch
# 2次元テンソルの上下反転
x = torch.arange(12).reshape(3, 4)
print("元のテンソル:")
print(x)
result = torch.flipud(x)
print("上下反転:")
print(result)
# 正方行列の上下反転
y = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("n3x3 正方行列:")
print(y)
result = torch.flipud(y)
print("上下反転:")
print(result)
# 1次元テンソルの上下反転
z = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
result = torch.flipud(z)
print("n1次元テンソル [1, 2, 3, 4]:")
print("上下反転:", result)
# 2次元テンソルの上下反転
x = torch.arange(12).reshape(3, 4)
print("元のテンソル:")
print(x)
result = torch.flipud(x)
print("上下反転:")
print(result)
# 正方行列の上下反転
y = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("n3x3 正方行列:")
print(y)
result = torch.flipud(y)
print("上下反転:")
print(result)
# 1次元テンソルの上下反転
z = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
result = torch.flipud(z)
print("n1次元テンソル [1, 2, 3, 4]:")
print("上下反転:", result)
出力結果は次のとおりです：
原始张量:
tensor([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
上下翻转:
tensor([[ 8, 9, 10, 11],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 0, 1, 2, 3]])
3x3 方阵:
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
上下翻转:
tensor([[7, 8, 9],
[4, 5, 6],
[1, 2, 3]])
一维张量 [1, 2, 3, 4]:
上下翻转: tensor([4, 3, 2, 1])
その他の拡張