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,tenso
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, ...
6.3.4 torch.chunk vs torch.split vs torch.tensor_split 6.4 组合/拼接(非常重要) 6.4.1 torch.cat:在已有的维度上进行拼接。 6.4.2 torch.stack:在现有的维度上进行stack,会增加一个维度。 6.5 维度升维(非常重要) 6.5.1 torch.reshape vs torch.view 6.5.2 torch.unsqueeze:添加维度 6.5.3 数组新增一...
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,...
将tensor 拆分成相应的组块, 最后一块会小一些如果不能整除的话。 a的size是(2,4),那么torch.chunk(a,2,0), 0表示以第一个维度,分成两块,第一个维度就是指(2,4)里面的2 torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0) 将tensor 拆分成相应的组块,split_size_or_sections指定分裂后该维度的维...
torch.dsplit(input, indices_or_sections)→ List of Tensors 1 这里,最关键的就是 indices_or_sections 的描述内容,根据官网的介绍:根据index_or_sections 将输入(具有三个或更多维度的张量)拆分为多个深度方向的张量。 这等价于调用 torch.tensor_split(input,indices_or_sections,dim=2)(分割维度为 1),...
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...
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, ...
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 ...