Python PyTorch split用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.split 的用法。

用法:

torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)

参数：

• tensor(Tensor) -张量分裂。

• split_size_or_sections(int) 或者(list(int)) -单个块的大小或每个块的大小列表

• dim(int) -沿其分割张量的维度。

将张量拆分为块。每个块都是原始张量的视图。

如果split_size_or_sections 是整数类型，那么 tensor 将被分成大小相等的块(如果可能)。如果沿给定维度 dim 的张量大小不能被 split_size 整除，则最后一个块将更小。

如果 split_size_or_sections 是一个列表，那么 tensor 将根据 split_size_or_sections 被拆分为大小在 dim 中的 len(split_size_or_sections) 块。

例子：

>>> a = torch.arange(10).reshape(5,2)
>>> a
tensor([[0, 1],
        [2, 3],
        [4, 5],
        [6, 7],
        [8, 9]])
>>> torch.split(a, 2)
(tensor([[0, 1],
         [2, 3]]),
 tensor([[4, 5],
         [6, 7]]),
 tensor([[8, 9]]))
>>> torch.split(a, [1,4])
(tensor([[0, 1]]),
 tensor([[2, 3],
         [4, 5],
         [6, 7],
         [8, 9]]))