pytorch每日一学30(torch.chunk())将一个tensor分为指定数量的块

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#机器学习 #pytorch #数据挖掘 #神经网络 #深度学习

本文详细介绍了PyTorch中的torch.chunk方法，该方法用于将一个张量按指定维度分割成多个块，并返回这些块的视图。文章解释了各参数的作用，包括要分割的tensor、分割的数量及指定的维度，并提供了不同情况下的使用示例。

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第30个方法

torch.chunk(input, chunks, dim=0) → List of Tensors

此方法是将给定的input分为指定数量的块，并返回划分完以后每个块的视图

接下来介绍参数：

  • input：将要被划分的tensor
  • chunks：将要被划分的块的数量，注意是数量，所以此参数的类型应该为整型。
  • dim：将要划分tensor的指定的维度，默认为0。

接下来看用法：
在这里插入图片描述
还可以指定维度为1：
在这里插入图片描述
注意，当a指定维度上的数据数量不能整除chunks时，最后一个块的数量会更小：
在这里插入图片描述
如果chunks大于a指定维度上的数据数量，那么可以认为按照chunks=a指定维度数据数量来进行操作（例如下图中chunks可以按照等于3进行操作）
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