功能:将一个tensor按照指定的维度 分成不同的tensor块。不仅可以按份数均匀分割,还可以按方式进行分割,具体分割方式由split_size_or_sections 决定。 参数: tensor:输入,所要分割的tensor。 split_size_or_sections:可以是整型数(int),或者是列表 (list),用于表示所分割小块的大小。当s
Concatenates the given sequence of seq tensors in the given dimension. All tensors must either have the same shape (except in the concatenating dimension) or be empty. torch.cat() can be seen as an inverse operation for torch.split() and torch.chunk(). torch.cat() can be best understoo...
c=torch.tensor([[1,4,7,9,11],[2,5,8,9,13]])print(torch.chunk(c,3,1))#输出结果为:(tensor([[1,4],[2,5]]),tensor([[7,9],[8,9]]),tensor([[11],[13]])) 三、torch.split()函数 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...
除去统一均分的切分方式外,torch还提供了“torch.split()”方法提供更加灵活强大的张量切分方式,此时可以将张量按维度dim和指定长度进行切分(未必均分)。其主要参数为: tensor:表示要切分的张量 split_size_or_sections:当为int类型,表示每一份的长度;若为list类型,则按list元素切分 dim:表示要切分的维度 同样在Py...
torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0) torch.split()作用将tensor分成块结构。 参数: tesnor:input,待分输入 split_size_or_sections:需要切分的大小(int or list ) dim:切分维度 output:切分后块结构 <cla...torch.split()方法 torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0) spl...
三、torch.split()函数 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。
Here's an example of how to usetorch.split()to split a tensor into two equal parts along the first dimension: import torch # create a tensor of shape (4, 6) tensor = torch.randn(4, 6) # split the tensor into two chunks along the first dimension ...
张量,即tensor,是pytorch中的基本运算单位,与numpy中的ndarray相同是一个多维矩阵,但与ndarray的最大区别是,tensor可以在GPU上运行,大大提高运算速度,而ndarray只能在CPU上运行。 令r为张量的秩或阶,当r=0(第零阶张量)时为标量,当r=1(第一阶张量)时为向量量,当r=2(第二阶张量)时为矩阵,第三阶及以上的张...
split_size, dim=)tensor是要切割的张量，dim表示在哪个维度上面进行切割 a = torch.LongTensor([[1,2,3,4],[2,3,4,5]])b = torch.cat(torch.split(a, 4, dim=1), dim=0)print(b)输出：tensor([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]])
torch.split()是 PyTorch 中用于将张量拆分为多个张量的函数。它的语法如下: torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0) 其中,tensor是需要拆分的张量,split_size_or_sections可以是一个整数,表示在指定维度上平均拆分成几份;也可以是一个整数列表,表示在指定维度上按照列表中给定的大小拆分成多份。dim...