pytorch?tensor合并与分割方式

 更新时间:2024年02月20日 09:09:10   作者:wyw0000  
这篇文章主要介绍了pytorch?tensor合并与分割方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
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1. cat

torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor

在指定维度上,连接给定tensor序列或empty,除连接的dimension外,所有得的ensor必须有相同的shape

参数:

  • tensors-具有相同类型的tensor序列,非empty tensor必须具有相同的shape,连接的dimension除外
  • dim-指定的连接的维度

输出:

连接后的tensor

上图分别是在列和行两个维度连接后的结果

2. stack

创建新维度来连接张量序列

torch.stack(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor

参数:

  • tensors-张量序列,具有相同的size
  • dim-插入的新维度,必须介于0和连接的tensor的维度之间

输出:

连接后的tensor

注意:cat和stack的区别

stack连接的tensor必须具有相同的size,否则报错,cat是除连接的维度外,其他维度shape必须相同

如下示例:

3. split

把一个tensor切分成块,每个块是原tensor的一部分

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

参数:

  • tensor-用来切分的tensor
  • split_size_or_sections (int) or (list(int)) -单个块的size后者是每个块size的list
  • dim (int) – 以tensor的哪个维度进行切分

输出:

Tuple[Tensor, …]

示例:

4. chunk

强制将一个tensor切分成指定数量的块,每个块是原tensor的一部分

torch.chunk(input, chunks, dim=0) → List of Tensors

参数:

  • input (Tensor) – 输入切分的tensor
  • chunks (int) – 切分块的数量
  • dim (int) – 以tensor的哪个维度进行切分

输出:

切分后的list

示例:

注意:split与chunk的区别

区别主要是第二个参数,split第二个参数切分块的size,而chunk是切分块的数量

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持程序员之家。 

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