pytorch?tensor合并與分割方式
1. cat
torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor
在指定維度上，連接給定tensor序列或empty，除連接的dimension外，所有得的ensor必須有相同的shape
參數(shù)：
- tensors-具有相同類型的tensor序列，非empty tensor必須具有相同的shape，連接的dimension除外
- dim-指定的連接的維度
輸出：
連接后的tensor
上圖分別是在列和行兩個(gè)維度連接后的結(jié)果
2. stack
創(chuàng)建新維度來(lái)連接張量序列
torch.stack(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor
參數(shù)：
- tensors-張量序列，具有相同的size
- dim-插入的新維度，必須介于0和連接的tensor的維度之間
輸出：
連接后的tensor
注意：cat和stack的區(qū)別
stack連接的tensor必須具有相同的size，否則報(bào)錯(cuò)，cat是除連接的維度外，其他維度shape必須相同
如下示例：
3. split
把一個(gè)tensor切分成塊，每個(gè)塊是原tensor的一部分
torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)
參數(shù)：
- tensor-用來(lái)切分的tensor
- split_size_or_sections (int) or (list(int)) -單個(gè)塊的size后者是每個(gè)塊size的list
- dim (int) – 以tensor的哪個(gè)維度進(jìn)行切分
輸出：
Tuple[Tensor, …]
示例：
4. chunk
強(qiáng)制將一個(gè)tensor切分成指定數(shù)量的塊，每個(gè)塊是原tensor的一部分
torch.chunk(input, chunks, dim=0) → List of Tensors
參數(shù)：
- input (Tensor) – 輸入切分的tensor
- chunks (int) – 切分塊的數(shù)量
- dim (int) – 以tensor的哪個(gè)維度進(jìn)行切分
輸出：
切分后的list
示例：
注意：split與chunk的區(qū)別
區(qū)別主要是第二個(gè)參數(shù)，split第二個(gè)參數(shù)切分塊的size，而chunk是切分塊的數(shù)量
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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