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: tensor:输入,所要分割的tensor。 split_size_or_sec
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...
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...
bitwise_not_() → Tensor bmm(batch2) → Tensor bool() → Tensor byte() → Tensor cauchy_(median=0, sigma=1, *, generator=None) → Tensor ceil() → Tensor ceil_() → Tensor char() → Tensor cholesky(upper=False) → Tensor cholesky_inverse(upper=False) → Tensor cholesky_solve(inpu...
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
torch.split() 官网:https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#torch.split 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...torch.split() torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=...
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。
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...
torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵。 Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型: Data tyoe CPU tensor GPU tensor 32-bi…
torch.split(tensor, 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, ...