torch.diff

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

Вычисляет n-ую переднюю разность вдоль заданного измерения.

Разности первого порядка задаются out[i] = input[i + 1] - input[i]. Разности высших порядков вычисляются с помощью torch.diff() рекурсивно.

Параметры:

• input (Тензор) – тензор, для которого вычисляются разности
• n (int, необязательно) – количество раз для рекурсивного вычисления разности
• dim (int, необязательно) – измерение, по которому вычисляется разность. По умолчанию – последнее измерение.
• prepend (Тензор, необязательно) – значения для добавления в начало или конец input вдоль dim перед вычислением разности. Их размерности должны быть эквивалентны размерности input, а формы должны совпадать с формой input, за исключением dim.
• append (Тензор, необязательно) – значения для добавления в начало или конец input вдоль dim перед вычислением разности. Их размерности должны быть эквивалентны размерности input, а формы должны совпадать с формой input, за исключением dim.

Ключевые аргументы:

out (Тензор, необязательно) – тензор-результат.

Пример:

>>> 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]])