torch.split

torch.split 是 PyTorch 中的一个函数，用于将一个张量按照指定的维度进行分割成多个子张量。例如，可以使用 torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0) 将一个张量 tensor 按照维度 dim 分割成多个子张量，每个子张量的大小为 split_size_or_sections。

相关问题

torch.split和torch.chunk的区别

### PyTorch `split` 和 `chunk` 函数的区别

#### 功能描述

PyTorch 的 `split` 和 `chunk` 都用于分割张量，但两者的工作方式有所不同。

对于 `torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)` 函数而言，此方法允许指定要切割成的小片段大小或是各个部分的具体尺寸列表。如果提供的是单个整数，则表示每一部分的长度；如果是元组或列表，则精确指定了各分片的大小[^1]。

import torch

tensor_example = torch.arange(8)

# 使用 split 方法按每份两个元素来划分张量
result_split = torch.split(tensor_example, 2)
print([t.tolist() for t in result_split])

另一方面，`torch.chunk(tensor, chunks, dim=0)` 则更倾向于平均分配输入张量到指定数量的部分中去。当无法均匀切分时，最后一块可能会小于其他部分。这里只接受一个参数来定义希望得到多少个子集。

# 使用 chunk 方法将张量分为三等分
result_chunk = torch.chunk(tensor_example, 3)
print([t.tolist() for t in result_chunk])

这两种操作都支持通过设置维度参数 (`dim`) 来控制沿哪个轴执行拆分，默认情况下是在第零维上工作。

#### 输出差异展示

上述代码会分别打印出由 `split` 和 `chunk` 返回的结果：

- 对于 `split`: 如果传入了合适的总和等于原始张量长度的分割尺寸数组，那么将会获得完全按照给定规格被分开的新张量集合；

- 而对于 `chunk`: 不管怎样都会尝试尽可能公平地把原数据分成所请求的数量级，即使这意味着某些部分可能比其他的稍大一些或小一点。

因此，在实际编程过程中可以根据具体需求选择合适的方法来进行张量的操作处理。

torch.split通道划分

torch.split可以用来对张量进行划分，包括数量上的划分和维度上的划分。如果要进行通道划分，可以选择在维度上进行划分，将通道维度作为划分的维度。例如，对于一个形状为[batch_size, channel, height, width]的张量，可以使用torch.split(tensor, split_size=1, dim=1)来对通道进行划分，每个分块的形状为[batch_size, 1, height, width]。