torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)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…
ifflag:a=torch.ones((2,5))print('原始张量{}'.format(a))# 指定切分后每部分长度为2,最后一部分因为不够而小于2list_of_tensors=torch.split(a,2,dim=1)foridx,tinenumerate(list_of_tensors):print('第{}个张量:{},shape is {}'.format(idx+1,t,t.shape)) 感兴趣的同学还可以试试修改为...
torch.split(tensor, split_size, dim=0)说明:将输入张量分割成相等形状的chunks(如果可分)。如果沿指定维的张量形状大小不能被整分,则最后一块会小于其他分块。参数:tensor(Tensor) -- 待分割张量 split_size(int) -- 单个分块的形状大小 dim(int) -- 沿着此维进行分...
tensor (Tensor) – tensor to split. 输入 split_size_or_sections (int) ...torch.split用法 torch.split,用来划分tensor,可以从数量上划分,还有维度上划分。 torch.split(tensor,split_szie,dim),split_size有整数,也有列表,dim默认为0,自己也可以修改。 代码示例: 输出:......
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.Tensor,torch.Tensor是一个包含单一数据类型元素的多维矩阵。Torch定义了9种CPU张量类型和9种GPU张量类型:DatatypedtypeCPUtensorGPUtensor32-bitfloatingpointtorch.float32ortorc...
torch与pytorch torch与pytorch的区别,pytorch-1pytorch张量(Tensor)tensor与variable张量操作张量的数学运算pytorchTorch是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库,与Numpy不同的是Torch对GPU支持的很好,Lua是Torch的上层包装。PyTorch和Torch使用包含所有相同性能的C
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。
torch模块下的数学操作符1.torch.numel()返回一个tensor变量内所有元素个数,可以理解为矩阵内元素的个数2.torch.squeeze() 对于tensor变量进行维度...)表示,如果第N维维数为1,则压缩去掉,否则a矩阵不变3.torch.unsqueeze() 是squeeze()的反向操作,增加一个维度,该维度维数为1,可以指定添加的维度。例如unsqueeze...
split_size_or_sections (int) or (list(int))– size of a single chunk or list of sizes for each chunk split_size_or_sections可以是整数也可以是list,int时每个chunk的大小;list里面每个元素对应一个chunk的大小。 dim (int)– dimension along which to split the tensor. 切分维度 代码语言:javas...