pytorch中torch.chunk()方法

本文详细介绍了PyTorch中的torch.chunk()函数,该函数用于将张量按指定维度分成多个块。通过实例展示了如何在不同维度上进行切分,并解释了当元素数量不能整除chunk数时的处理方式。内容包括张量切分的基本用法和实际应用。

pytorch中torch.chunk()方法

用来将张量tensor分成很多个块,即切分,可以在不同维度上切分。返回一个张量list。
如果指定轴的元素个数被chunk数除不尽,则最后一块元素数量会少。

torch.chunk(tensor,chunk数,维度)

import torch
a=torch.tensor([[[1,2],[3,4],[3,5]],
               [[5,6],[7,8],[7,9]]])
b=torch.chunk(a,2,0)

print(b)

a.shape=(2,3,2)
第0维分成两组,第0维即为最外边一层[],本身就是2 组。因此

仍然按照以前的维度

(tensor([[[1, 2],
          [3, 4],
          [3, 5]]]),
 tensor([[[5, 6],
          [7, 8],
          [7, 9]]]))

b=torch.chunk(a,2,1)

第1维原本有3组,要分为两组,则第1维把3个分成2组,第一组有2个,第二组剩1 个元素

(tensor([[[1, 2],          [3, 4],          [3, 5]]]),
 tensor([[[5, 6],          [7, 8],          [7, 9]]]))

import torch
a=torch.tensor([
               [[1,2],[3,4],[3,5],[1,1],[5,6],[7,8],[7,9],[2,2],[9,9]]])
print(a.shape)
b=torch.chunk(a,3,1)

print(b)

9个元素分为3组,按顺序切开

torch.Size([1, 9, 2])
(tensor([[[1, 2],
         [3, 4],
         [3, 5]]]), tensor([[[1, 1],
         [5, 6],
         [7, 8]]]), tensor([[[7, 9],
         [2, 2],
         [9, 9]]]))

<think> 我们正在讨论的是将PyTorch模型转换为NCNN模型时遇到的算子对应问题。在PyTorch中,`torch.chunk`函数用于将张量沿着某个维度分割成多个块。在NCNN中,我们需要找到对应的操作。 在NCNN中,与`torch.chunk`功能最接近的算子是`Slice`(切片)或者`Split`(分割)。但是,`Split`在NCNN中通常只是将输入复制到多个输出(不改变数据),而`Slice`则可以根据参数在指定维度上分割张量。因此,`torch.chunk`操作在NCNN中通常通过`Slice`算子来实现。 具体来说,`torch.chunk(input, chunks, dim)`的含义是将输入张量`input`沿着维度`dim`分割成`chunks`个块。在NCNN中,我们可以使用`Slice`算子,设置切割点为等间距的多个点,从而将张量分割成多个块。 ### 实现步骤 1. **确定分割维度**:根据`dim`参数确定在哪个维度上分割。 2. **计算每个块的大小**:如果能够整除,则每个块大小相等;如果不能整除,则前`input.size(dim) % chunks`个块的大小为`size+1`,其余为`size`。但在NCNN的Slice算子中,我们通过指定切割点来实现。 在NCNN的`Slice`算子中,我们可以通过`slice_point`参数指定切割点(在指定维度上的索引位置)。例如,如果我们要将一个维度为100的张量分成3块,那么切割点可以设置为[33, 66](这样就会分成0:33, 33:66, 66:100三块)。但是注意,`torch.chunk`并不要求所有块大小相等(当不能整除时),所以我们需要根据实际情况计算切割点。 ### 转换示例 假设我们有一个PyTorch操作: ```python output1, output2 = torch.chunk(input, 2, dim=1) ``` 在NCNN中,我们需要添加一个`Slice`层: ``` Slice splitncnn_0 1 2 input output1 output2 axis=1 # 沿着通道维度(假设dim=1对应通道) slice_points=50 # 假设输入通道为100,那么切割点为50,分成两个50通道的块 ``` 但是,如果输入通道为101,我们想分成两块,那么第一块51,第二块50,则切割点应为51(因为切割点表示的是每个切片的结束位置,但实际上NCNN的Slice参数中,`slice_point`表示的是切点的位置,即从0开始到第一个切点,然后第一个切点到第二个切点,等等)。注意:NCNN的Slice算子使用`slice_point`参数,它指定了多个切点,这些切点将维度分成了n+1份(n为切点个数)。例如,`slice_point=51`表示在51处切一刀,分成[0,51)和[51,101)两部分。 ### 动态形状的处理 在实际模型中,输入形状可能是动态的。在NCNN中,我们通常需要根据输入形状计算切点。但是,NCNN的Slice算子支持通过变量来指定切点,这要求我们在转换模型时计算好切点位置。 然而,在NCNN的param文件中,我们无法直接使用变量,因此需要在模型转换阶段预先计算好切点(如果输入形状固定)或者使用NCNN的Dynamic Axis特性(但NCNN的Slice算子目前不支持动态切点,所以通常需要固定形状)。 ### 代码实现(模型转换时计算切点) 假设我们在模型转换时已知输入形状,我们可以这样实现: ```python import torch def convert_chunk_to_ncnn(input_tensor, chunks, dim): # 获取输入在指定维度的长度 dim_size = input_tensor.size(dim) # 计算每个块的大小(整数除法) chunk_size = dim_size // chunks # 计算余数,前remainder个块大小加1 remainder = dim_size % chunks # 计算切割点 slice_points = [] current = 0 for i in range(chunks-1): current += chunk_size + (1 if i < remainder else 0) slice_points.append(current) return slice_points ``` 然后,在生成NCNN的param文件时,根据计算出的`slice_points`写入参数。 ### NCNN中Slice算子的参数格式 在NCNN的param文件中,Slice层的定义如下: ``` Slice <layer_name> <input_count> <output_count> [inputs] [outputs] [parameters] axis=<int> # 分割的维度,0=批处理(通常不用),1=通道,2=高度,3=宽度 slice_points=<int_array> # 切割点数组(可选,与slice_param互斥) slice_param=<int_array> # 另一种方式,按每个切片的大小(不常用) ``` 注意:`slice_points`和`slice_param`不能同时使用。通常使用`slice_points`。 ### 示例:将PyTorchchunk转换为NCNN的Slice 假设我们有一个输入blob名为"input",维度为[1, 100, 1, 1](即通道数为100),要分成3块(chunks=3)。那么: ```python slice_points = convert_chunk_to_ncnn(torch.randn(1,100,1,1), 3, dim=1) # 输出:[34, 67] 因为100//3=33余1,所以第一个块34,第二个块33,第三个块33。但注意我们的函数计算的是累积位置: # 第一个切割点:34(0:34) # 第二个切割点:34+33=67(34:67),然后67:100 ``` 在NCNN param中: ``` Slice chunk_layer 1 3 input output1 output2 output3 axis=1 slice_points=34,67 ``` ### 注意事项 1. 在NCNN中,Slice层输出的每个blob都需要在param文件中明确写出。 2. 分割的块数必须与Slice层输出的blob数量一致。 ### 总结 将`torch.chunk`转换为NCNN的`Slice`算子,关键在于计算切割点。在模型转换时,根据输入形状和分割块数计算出切割点,然后在NCNN的Slice层中指定这些切割点。 §§相关问题§§: 1. 在NCNN中如何实现动态输入形状的Slice操作? 2. 如果分割的维度是宽度或高度,Slice算子的参数应该如何设置? 3. 除了Slice,NCNN中还有哪些算子可以实现张量的分割? 4. 当使用torch.chunk分割的块数非常大时,如何高效地生成NCNN的Slice层? </think>### `torch.chunk` 在 NCNN 中的对应算子 在 NCNN 框架中,PyTorch 的 `torch.chunk` 函数对应的算子是 **Slice**。Slice 算子用于将输入张量沿指定维度分割成多个子张量,这与 `torch.chunk` 的功能完全一致。 #### NCNN Slice 算子参数详解 ```plaintext Slice splitncnn_0 1 3 input out1 out2 out3 axis=1 slice_points=32,64 ``` - **参数说明**: - `axis`:指定分割的维度(0=N, 1=C, 2=H, 3=W) - `slice_points`:分割点位置(逗号分隔的整数列表) - 输出数量:由分割点数量+1决定 --- ### PyTorch `chunk` 与 NCNN `Slice` 的等效实现 #### 1. PyTorch 原始代码 ```python import torch # 原始输入 [batch, channels, height, width] input_tensor = torch.randn(1, 96, 28, 28) # 沿通道维度分成3等份 chunk1, chunk2, chunk3 = torch.chunk(input_tensor, chunks=3, dim=1) print(f"原始形状: {input_tensor.shape}") print(f"分割后: {chunk1.shape}, {chunk2.shape}, {chunk3.shape}") ``` #### 2. 在 NCNN 中的等效实现 (param 文件) ```plaintext # 等效Slice配置 Slice splitncnn_0 1 3 input chunk1 chunk2 chunk3 axis=1 # 沿通道维度分割 slice_points=32,64 # 分割点位置 ``` #### 3. 转换验证代码(Python) ```python def simulate_ncnn_slice(input_tensor, axis, slice_points): """ 模拟NCNN Slice操作的PyTorch实现 :param input_tensor: 输入张量 [N, C, H, W] :param axis: 分割维度 (0,1,2,3) :param slice_points: 分割点列表 :return: 分割后的张量列表 """ dim_map = {0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3} # 维度映射 dim = dim_map[axis] # 计算所有分割点(包含起点和终点) all_points = [0] + slice_points + [input_tensor.shape[dim]] outputs = [] for i in range(len(all_points) - 1): start = all_points[i] end = all_points[i+1] # 根据维度切片 if dim == 0: # batch outputs.append(input_tensor[start:end]) elif dim == 1: # channels outputs.append(input_tensor[:, start:end]) elif dim == 2: # height outputs.append(input_tensor[:, :, start:end]) else: # width outputs.append(input_tensor[:, :, :, start:end]) return outputs # 测试数据 input_tensor = torch.randn(1, 96, 28, 28) # PyTorch原生chunk pt_chunks = torch.chunk(input_tensor, chunks=3, dim=1) # 模拟NCNN Slice ncnn_chunks = simulate_ncnn_slice(input_tensor, axis=1, slice_points=[32, 64]) # 验证结果一致性 for i, (pt, nc) in enumerate(zip(pt_chunks, ncnn_chunks)): diff = (pt - nc).abs().sum().item() print(f"块 {i+1} 差异: {diff} (应为0)") assert diff < 1e-6, "结果不一致" ``` #### 4. NCNN Slice 算子关键特性 1. **动态分割支持**: ```plaintext Slice dynamic_slice 1 3 input out1 out2 out3 axis=1 slice_points=32,64 # 可动态调整 ``` 2. **多维度分割**: - 通道分割:`axis=1` - 高度分割:`axis=2` - 宽度分割:`axis=3` 3. **不等分分割**: ```plaintext # 将96通道分成32,32,32 → 等分 slice_points=32,64 # 将96通道分成40,30,26 → 不等分 slice_points=40,70 ``` --- ### 常见使用场景 1. **多分支网络结构**: ```plaintext Slice branch_split 1 3 features branch1 branch2 branch3 axis=1 slice_points=64,128 ``` 2. **通道分组处理**: ```plaintext # 将通道分成两组处理 Slice group_split 1 2 input group1 group2 axis=1 slice_points=48 ``` 3. **空间维度分割**: ```plaintext # 将高度分成上下两部分 Slice height_split 1 2 input top bottom axis=2 slice_points=14 # 假设原始高度=28 ```
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