chainer.functions.stack(xs, axis=0)[source]

Variableを新しい軸に添って結合する。

 

Parameters:
  • xs (list of Variable or numpy.ndarray or cupy.ndarray) – 結合される入力Variables。Variables は全ておなじshapeでなければならない。
  • axis (int) – 配列がスタックされるとき基準にする軸。 axis パラメータは、−ndim−1≤axis≤ndim−ndim−1≤axis≤ndim. (ndim は入力値の次元数 ）のとき、受け入れ可能。 axis<0axis<0の場合、結果はndim+1−|axis|ndim+1−|axis|と同じサイズ。
Returns:

出力値。 x_1, x_2, ..., x_n と y を入力値と出力値とし、 y[:, ..., 0, ..., :] は x_1、 y[:, ..., 1, ..., :] は x_2 そして y[:, ..., n-1, ..., :] は x_n (インデクスされた軸は axisを示す）

Return type:

Variable

 

Example

  


>>> x1 = np.arange(0, 12).reshape(3, 4)

>>> x1.shape
(3, 4)

>>> x1

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

>>> x2 = np.arange(12, 24).reshape(3, 4)

>>> x2.shape
(3, 4)

>>> x2

array([[12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23]])

>>> y = F.stack([x1, x2], axis=0)

>>> y.shape
(2, 3, 4)

>>> y.data

array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],

       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])

>>> y = F.stack([x1, x2], axis=1)

>>> y.shape
(3, 2, 4)

>>> y.data

array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [12, 13, 14, 15]],

       [[ 4,  5,  6,  7],
        [16, 17, 18, 19]],

       [[ 8,  9, 10, 11],
        [20, 21, 22, 23]]])

>>> y = F.stack([x1, x2], axis=2)

>>> y.shape
(3, 4, 2)

>>> y.data

array([[[ 0, 12],
        [ 1, 13],
        [ 2, 14],
        [ 3, 15]],

       [[ 4, 16],
        [ 5, 17],
        [ 6, 18],
        [ 7, 19]],

       [[ 8, 20],
        [ 9, 21],
        [10, 22],
        [11, 23]]])

>>> y = F.stack([x1, x2], axis=-1)

>>> y.shape
(3, 4, 2)