作用:unbind 沿指定维度将张量拆分为一系列较小的张量,每个张量是沿该维度的单一切片。 返回结果:返回的是一个 元组,其中包含沿指定维度分割后的所有张量。 切分方式:unbind 会在给定维度上解绑定,即将该维度移除并返回多个张量,每个张量的该维度大小为 1。 示例 import torch x = torch.tensor([[1, 2, ...
c=torch.chunk(a,chunks=2,dim=1)print(type(b))print(a.shape)print(len(b))print(len(c))print(a)foriinrange(len(b)):print(b[i])print(b[i].shape)#输出拆分后的形状foriinrange(len(c)):print(c[i])print(c[i].shape) 输出 <class'tuple'>torch.Size([4, 5])2 2tensor([[ 0,...
这个函数可以说是torch.chunk()函数的升级版本,它不仅可以按份数均匀分割,还可以按特定方案进行分割。 源码定义:torch.split(tensor,split_size_or_sections,dim=0) 第一个参数是待分割张量 第二个参数有两种形式。 一种是分割份数,这就和torch.chunk()一样了。 第二种这是分割方案,这是一个list,待分割张量...
torch.chunk(input, chunks, dim = 0)函数会将输入张量(input)沿着指定维度(dim)均匀的分割成特定数量的张量块(chunks),并返回元素为张量块的元组。torch.chunk 函数有三个参数: input(Tensor)- 待分割的输入张量 chunks(int)- 均匀分割张量块的数量 ...
1、torch.chunk 首先看官方文档的解释: 功能:尝试将张量拆分为指定数量的数据块,每个数据块都是输入张量的一个视图。 例子: 通过例子很好理解,torch.chunk是将tensor切割为k个tensor。 2、torch.split 首先看官方文档的解释: 功能:将张量分成数据块...猜...
torch.cat ( (A, B), dim=0)接受一个由两个(或多个)tensor组成的 元组,按行拼接,所以两个(多个)tensor的列数要相同:torch.cat ( (A, B), dim=1)是按列拼接,所以两个tensor的 行数要相同: torch.chunk(ten…
torch.stack、torch.cat、torch.split、torch.chunk torch.cat() torch.cat()函数可以将多个张量拼接成一个张量,其输入有两个参数:(1)待拼接的张量组成的元组或者是列表;(2)拼接参照维度。 结果中的维度由(2, 3)->(6, 3)可以简单理解为,三个数组垒叠,idx=0的维度增加了三倍。在数据方面,x是一个2维...
chunk方法可以对张量分块,返回一个张量列表: torch.chunk(tensor, chunks, dim=0) → List of Tensors Splits a tensor into a specific number of chunks. La
本文简要介绍python语言中 torch.chunk 的用法。用法:torch.chunk(input, chunks, dim=0)→ List of Tensors参数: input(Tensor) -要分裂的张量 chunks(int) -要返回的块数 dim(int) -分割张量的维度尝试将张量拆分为指定数量的块。每个块都是输入张量的一个视图。 注意 此函数可能返回少于指定数量的块!