在PyTorch中,chunk函数可以处理多维张量吗? chunk 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 dim(int...
pytorch chunk函数pytorch chunk chunk函数是PyTorch中Tensor对象的一个方法,用于将一个Tensor按指定大小进行分块,并返回包含这些块的列表。该函数的语法如下: torch.chunk(input, chunks, dim=0) 其中,input表示要分块的输入Tensor,chunks表示要分成的块数或者每个块的大小,dim表示沿着哪个维度进行分块,默认为第0维...
可以使用 torch.chunk 函数沿着第 0 个维度(批量维度,dim = 0)均匀的将张量 A (input = A)分割成 16 块(chunks = 16)。 importtorchA=torch.randint(0,255,(128,3,32,32))result=torch.chunk(input=A,chunks=16,dim=0)print(type(result))# <class 'tuple'>print(len(result))# 16print(type(...
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...
二、torch.chunk()函数 torch.cat()函数是把各个tensor连接起来,这里的torch.chunk()的作用是把一个tensor均匀分割成若干个小tensor 源码定义:torch.chunk(intput,chunks,dim=0) 第一个参数input是你想要分割的tensor 第二个参数chunks是你想均匀分割的份数,如果该tensor在你要进行分割的维度上的size不能被chunks...
PyTorch可以使用set_default_tensor_type函数设置使用的Tensor类型。 # 使用上表中的64位浮点类型(torch.DoubleTensor)torch.set_default_tesor_type('torch.DoubleTensor') 对于Tensor之间的类型转换,可以通过type(new_type)、type_as()、int()等多种方式进行操作,尤其是type_as()函数,最为常用。
【深度学习】Pytorch chunk函数 Pytorch chunk的方法做的是对张量进行分块,返回一个张量列表。但如果指定轴的元素个数被chunks除不尽,最后一块的元素个数会少。 torch.chunk(tensor, chunks, dim=0) ->得到一个list的tensors 这个函数的作用是把一个tensor划分到特定数目的块。
1.5 torch.chunk()实现数据的均匀分割 1.5.1 概述 torch.chunk()将一个多维张量按照指定的维度和拆分数量进行分割,其返回值是元组,不可修改。 1.5.2 代码 import torch a = torch.tensor([[1,2],[3,4]]) print(torch.chunk(a,chunks=2,dim=0)) #将张量a按照第0维度分成两个部分 # 输出 (tensor(...
topk的函数参数torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, *, out=None) 返回在给定维度下,最大的k个元素。 例子: (其他方法后续跟新) gather squeeze unsqueeze torch.full() torch.permute() torch.repeat() torch.chunk()
torch.chunk(input,chunks,dim=0) 将输入张量按照指定维度进行拆分,如果维度不能够整除,前面的保持最大拆分,最后一个张量保留最少的 input:待拆分的张量 chunks:将张量分成几块 dim:按按个维度进行拆分 示例: >>>x=torch.arange(12).reshape(3,4) >>>print(x) >>>torch.chunk(x,2,dim=0) tensor([[...