torch.split 的用法

简介: 这将返回一个元组,包含 3 个大小分别为 (6, 2)、(6, 2) 和 (6, 4) 的张量。需要注意的是,当给定的拆分大小不等于张量在指定维度上的大小时,torch.split() 会引发一个异常。

torch.split() 是 PyTorch 中用于将张量拆分为多个张量的函数。它的语法如下:


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

其中,tensor 是需要拆分的张量,split_size_or_sections 可以是一个整数,表示在指定维度上平均拆分成几份;也可以是一个整数列表,表示在指定维度上按照列表中给定的大小拆分成多份。dim 是指定拆分维度的参数,默认为 0。

举个例子,假设有一个形状为 (6, 8) 的张量 x


import torch
x = torch.randn(6, 8)

现在,我们想将它在第 0 维上平均拆分成 3 份,可以使用以下代码:


out = torch.split(x, 2, dim=0)

这将返回一个元组,包含 3 个大小为 (2, 8) 的张量。

如果我们想在第 1 维上按照列表 [2, 2, 4] 的大小拆分成 3 份,可以使用以下代码:


out = torch.split(x, [2, 2, 4], dim=1)

这将返回一个元组,包含 3 个大小分别为 (6, 2)(6, 2)(6, 4) 的张量。

需要注意的是,当给定的拆分大小不等于张量在指定维度上的大小时,torch.split() 会引发一个异常。

相关文章
|
5月前
|
Python
Numpy学习笔记(一):array()、range()、arange()用法
这篇文章是关于NumPy库中array()、range()和arange()函数的用法和区别的介绍。
179 6
Numpy学习笔记(一):array()、range()、arange()用法
|
10月前
|
Linux
split 的详细用法
【4月更文挑战第13天】split 的详细用法
170 9
torch.argmax(dim=1)用法
)torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号;
669 0
|
Python
Python的reshape的用法:reshape(1,-1)、reshape(-1,1)
Python的reshape的用法:reshape(1,-1)、reshape(-1,1)
661 0
python--内置方法eval、zip、enumerate
python--内置方法eval、zip、enumerate
|
测试技术 索引 Python
介绍kfold.split()的详细用法
KFold是交叉验证中的一种方法,其可以将数据集划分为K份,然后使用其中一份作为验证集,剩下的K-1份作为训练集。这个过程可以重复K次,以便每个子集都被用作验证集。KFold.split()是KFold类中的一个方法,用于将数据集分割为K个互不重叠的子集,每个子集包含相同数量的数据点。
963 0
|
Serverless
train_test_split.py代码解释
这段代码用于将MovieLens 1M数据集的评分数据划分为训练集和测试集。 • 首先,使用Path库获取当前文件的父级目录,也就是项目根目录。 • 接着,定义输出训练集和测试集文件的路径。
194 0
np.random.choice 参数replace
np.random.choice 参数replace
149 0
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
Pytorch 的 torch.utils.data.DataLoader 参数详解
Pytorch 的 torch.utils.data.DataLoader 参数详解
1191 0
|
数据可视化 PyTorch 算法框架/工具
np.squeeze 的用法
np.squeeze 的用法