Как я могу создать пользовательское Свойство для своего блока?

Нужно признать, что функция unique иногда может быть очень запутанной, если не дать надлежащих примеров и объяснений.

Параметр dim указывает, к какому измерению тензорной матрицы вы хотите применить.

Например, в двумерной матрице dim=0 позволяет операции выполнять вертикально, где dim=1 означает горизонтально.

В качестве примера рассмотрим матрицу 4x4 с dim=1. Как вы можете видеть из моего кода ниже, операция unique применяется строка за строкой.

Вы замечаете двойное вхождение числа 11 в первом и последнем ряду. Numpy и Torch делают это, чтобы сохранить форму окончательной матрицы.

Однако, если вы не укажете какое-либо измерение, torch автоматически сгладит вашу матрицу, а затем применит к ней unique, и вы получите одномерный массив, содержащий уникальные данные.

import torch

m = torch.Tensor([
    [11, 11, 12,11], 
    [13, 11, 12,11], 
    [16, 11, 12, 11],  
    [11, 11, 12, 11]
])

output, indices = torch.unique(m, sorted=True, return_inverse=True, dim=1)
print("Ori \n{}".format(m.numpy()))
print("Sorted \n{}".format(output.numpy()))
print("Indices \n{}".format(indices.numpy()))

# without specifying dimension
output, indices = torch.unique(m, sorted=True, return_inverse=True)
print("Sorted (no dim) \n{}".format(output.numpy()))

Результат (dim = 1)

Ori
[[11. 11. 12. 11.]
 [13. 11. 12. 11.]
 [16. 11. 12. 11.]
 [11. 11. 12. 11.]]
Sorted
[[11. 11. 12.]
 [11. 13. 12.]
 [11. 16. 12.]
 [11. 11. 12.]]
Indices
[1 0 2 0]

Результат (без измерения)

Sorted (no dim)
[11. 12. 13. 16.]