使用torch.split()函数对Tensor进行分割: torch.split()函数允许你按照指定的维度和大小来分割Tensor。该函数有两种使用方式:指定每个分割块的大小或指定分割块的数量。 按指定大小分割: 你可以传入一个整数,表示每个分割块的大小。 python split_tensors = torch.split(tensor, 3) # 每个分割块大小为3 for i, ...
tensor([[ 0.1135, 0.5779, -0.9737, -0.0718], [ 0.4136, 1.1577, 0.5689, -0.1970], [ 1.4281, 0.3540, 1.4346, -0.1444]]) >>> torch.split(x, 2, 1) (tensor([[0.1135, 0.5779], [0.4136, 1.1577], [1.4281, 0.3540]]), tensor([[-0.9737, -0.0718], [ 0.5689, -0.1970], [ 1.4346, ...
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:......
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 understood via examples. Parameters tensors (sequence of Tensors)– any python...
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。 第二种这是分割方案,...
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...
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(input2, upper=False) → Tensor
torch.nonzero(input, *, out=None, as_tuple=False) → LongTensor or tuple of LongTensors torch.reshape(input, shape) → Tensor torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)[source] torch.squeeze(input, dim=None, out=None) → Tensor ...
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split_size_or_sections为int时,如果tenor结构和split_size_or_sections,正好匹配,那么分割的小块大小相同。如果按照split_size_or_sections分割,tensor不够了,那么就把剩下的那部分做一...
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PyCharm中运行测试代码,可见当指定分片长度=2时,从5列中依次选取2列构成一个张量,而最后1列单独构成一个张量。 ifflag:a=torch.ones((2,5))print('原始张量{}'....