chainer.functions.dstack(xs)[source]

第３軸に添って（深さ毎に）変数を結合する。

 

Parameters: xs (list of Variable or numpy.ndarray or cupy.ndarray) – 結合する入力値（リスト）。この変数リストは同じ ndimでなければならない。変数リストに第３軸があるとき(つまり \(ndim \geq 3\)のとき)、この変数リストは、この第３軸以外は同じshapeでなければならない。この変数リストに第３軸がない場合s(i.e. \(ndim < 3\))、変数リストは同じshapeでなければならない。
Returns:

出力値。入力変数リストに第３軸がある場合、入力と出力のshapeは第３軸以外は同じshapeになる。第３軸の長さは入力変数リストのの第３軸の長さの合計になる。 変数のshapeが (N1, N2) (i.e. \(ndim = 2\))のとき、 出力のshape は (N1, N2, 2)。

変数リストのshapeが (N1,) (i.e. \(ndim = 1\))のとき、出力の shapeは (1, N1, 2)。 変数リストのshapeが () (i.e. \(ndim = 0\))のとき、出力の shapeは (1, 1, 2)。

Return type: Variable

 

Example

  


>>> x1 = np.array((1, 2, 3))

>>> x1.shape
(3,)

>>> x2 = np.array((2, 3, 4))

>>> x2.shape
(3,)

>>> y = F.dstack((x1, x2))

>>> y.shape
(1, 3, 2)

>>> y.data

array([[[1, 2],
        [2, 3],
        [3, 4]]])

>>> x1 = np.arange(0, 6).reshape(3, 2)

>>> x1.shape
(3, 2)

>>> x1
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5]])

>>> x2 = np.arange(6, 12).reshape(3, 2)

>>> x2.shape
(3, 2)

>>> x2

array([[ 6,  7],
       [ 8,  9],
       [10, 11]])

>>> y = F.dstack([x1, x2])

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

>>> y.data

array([[[ 0,  6],
        [ 1,  7]],


       [[ 2,  8],
        [ 3,  9]],


       [[ 4, 10],
        [ 5, 11]]])

>>> x1 = np.arange(0, 12).reshape(3, 2, 2)

>>> x2 = np.arange(12, 18).reshape(3, 2, 1)

>>> y = F.dstack([x1, x2])

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

>>> y.data

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


       [[ 4,  5, 14],
        [ 6,  7, 15]],


       [[ 8,  9, 16],
        [10, 11, 17]]])