pytorch中split,chunk，unblind和scatter使用

最新推荐文章于 2025-07-21 00:30:52 发布
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本文详细介绍了PyTorch中的split和chunk函数，它们常用于特征变换，调整数据维度。split按指定大小拆分张量，而chunk则按等份切分。同时，文章还探讨了scatter函数的使用，它允许在特定维度上放置或修改元素，对于分布式计算和图操作非常有用。理解这些操作对于优化深度学习模型的实现至关重要。
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关于split和chunk使用与区别：
split和chunk

在对比学习代码中，对特征变换使用split和cat组合，可以快速简单调整维度；

contrast_feature = torch.cat(torch.unbind(features, dim=1), dim=0)

unbind使用

pytorch-scatter使用
scatter 可以理解成放置元素或者修改元素

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