unbind

好的！我们来详细讲解 unbind(dim=1) 的作用，并通过示例代码展示它的具体用法。

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unbind 详解

unbind(dim=n) 会沿着指定维度 n 进行拆分，并返回一个 元组，其中包含若干个 tensor。这些 tensor 是沿着该维度的切片，每个切片会 减少一个维度。

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示例

假设你的 final_TCPConfidence 形状是 [16, 61, 2]，其中：

• 16：表示 batch_size
• 61：表示 ts_d（变量数）
• 2：表示最终的 logit 或 confidence 值

你想遍历 ts_d=61 这个维度，获取 每个变量对应的 [16, 2] 张量。

代码

import torch

# 假设 final_TCPConfidence 是一个随机张量，形状为 [16, 61, 2]
final_TCPConfidence = torch.randn(16, 61, 2)

# 使用 unbind(dim=1) 沿着 ts_d 维度拆分，得到 61 个张量，每个形状为 [16, 2]
tsd_tensors = final_TCPConfidence.unbind(dim=1)

# 遍历 tsd_tensors，每个 ts_conf 形状都是 [16, 2]
for i, ts_conf in enumerate(tsd_tensors):
    print(f"Variable {i}: Shape {ts_conf.shape}")

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unbind(dim=1) 的作用

unbind(dim=1) 拆分 final_TCPConfidence，返回一个长度为 61（即 ts_d 数量）的 元组：

tsd_tensors = final_TCPConfidence.unbind(dim=1)

• 这个 tsd_tensors 是 61 个 [16, 2] 的张量 组成的元组。
• tsd_tensors[i] 就是第 i 个变量的 [16, 2] 张量。

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具体执行过程

假设 final_TCPConfidence 是：

Shape: [16, 61, 2]

unbind(dim=1) 的效果相当于把它 切成 61 份，每份形状为 [16, 2]：

final_TCPConfidence[:, 0, :] → Shape [16, 2]  (变量 0)
final_TCPConfidence[:, 1, :] → Shape [16, 2]  (变量 1)
final_TCPConfidence[:, 2, :] → Shape [16, 2]  (变量 2)
...
final_TCPConfidence[:, 60, :] → Shape [16, 2]  (变量 60)

因此，你可以直接用 enumerate(tsd_tensors) 遍历所有变量的 [16, 2] 张量。

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打印示例

假设 final_TCPConfidence 是：

tensor([
    [[0.1, 0.2], [0.3, 0.4], ..., [0.5, 0.6]],  # batch 0
    [[0.7, 0.8], [0.9, 1.0], ..., [1.1, 1.2]],  # batch 1
    ...
    [[1.3, 1.4], [1.5, 1.6], ..., [1.7, 1.8]]   # batch 15
])

那么 unbind(dim=1) 拆分后，每个 ts_conf 是：

Variable 0: tensor([[0.1, 0.2], [0.7, 0.8], ..., [1.3, 1.4]])  # Shape [16, 2]
Variable 1: tensor([[0.3, 0.4], [0.9, 1.0], ..., [1.5, 1.6]])  # Shape [16, 2]
...
Variable 60: tensor([[0.5, 0.6], [1.1, 1.2], ..., [1.7, 1.8]])  # Shape [16, 2]

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总结

• unbind(dim=1) 可以用于按 ts_d 变量数（61）拆分，得到 61 个形状 [16, 2] 的张量。
• 使用 enumerate(unbind(dim=1)) 可以高效遍历所有 ts_d 变量对应的 [16, 2] 信息。

这就是 unbind 的详细用法，清晰吗？😃