Python PyTorch dsplit用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.dsplit 的用法。

用法:

torch.dsplit(input, indices_or_sections) → List of Tensors

参数：

• input(Tensor) -张量分裂。

• indices_or_sections(Tensor,int或者list或者python的元组：ints) -请参阅 torch.tensor_split() 中的参数。

根据 indices_or_sections 将具有三个或更多维度的张量 input 拆分为多个深度方向的张量。每个拆分都是 input 的一个视图。

这等效于调用 torch.tensor_split(input, indices_or_sections, dim=2) (拆分维度为 1)，除了如果 indices_or_sections 是整数它必须将拆分维度均分，否则运行时错误将被抛出。

该函数基于 NumPy 的 numpy.dsplit() 。

例子：

>>> t = torch.arange(16.0).reshape(2, 2, 4)
>>> t
tensor([[[ 0.,  1.,  2.,  3.],
         [ 4.,  5.,  6.,  7.]],
        [[ 8.,  9., 10., 11.],
         [12., 13., 14., 15.]]])
>>> torch.dsplit(t, 2)
(tensor([[[ 0.,  1.],
        [ 4.,  5.]],
       [[ 8.,  9.],
        [12., 13.]]]),
 tensor([[[ 2.,  3.],
          [ 6.,  7.]],
         [[10., 11.],
          [14., 15.]]]))

>>> torch.dsplit(t, [3, 6])
(tensor([[[ 0.,  1.,  2.],
          [ 4.,  5.,  6.]],
         [[ 8.,  9., 10.],
          [12., 13., 14.]]]),
 tensor([[[ 3.],
          [ 7.]],
         [[11.],
          [15.]]]),
 tensor([], size=(2, 2, 0)))