torch.split用法

本文介绍了如何使用PyTorch库中的torch.split函数对张量进行按数量和维度划分,通过两个代码示例展示了其在不同场景的应用,包括从维度0和指定分割大小的灵活使用。

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关于torch.split用法简单总结:

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。

tensor:输入张量

split_size:张量的大小,这里面包含整数或者列表

dim:从哪个维度切割
代码示例1:

x = torch.arange(10).reshape(5, 2)
print(x)
y = torch.split(x, [1, 4])
print(y)

输入是一个5*2维度的张量

对于y的输出是从dim=0进行切割,也就是从5切割,切割的分配比例是第一个tensor维度大小变成1*2;第二个tensor大小变成4*2.

代码示例2:从dim=0,进行分割张量。第一个tensor的shape是:2*2,第二个shape是3*2,

x = torch.arange(10).reshape(5, 2)
print(x)
y = torch.split(x, [2, 3])
print(y)

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