pytorch 按照索引拆分

一个张量的方法是什么？

PyTorch 提供了一个名为 split() 的方法，可以按照指定的维度将一个张量拆分成多个子张量。可以通过指定拆分的维度和每个子张量的大小来进行拆分。例如，可以使用以下代码将一个张量按照第二维度拆分成两个子张量：

import torch

x = torch.randn(2, 4, 6)
x1, x2 = torch.split(x, 2, dim=1)
print(x1)
print(x2)

输出结果如下所示：

tensor([[[ 0.7661, -1.4321, -0.1708, -0.3841, -0.0089, -0.0578],
         [ 0.0434, -0.5774,  0.1823,  0.2379,  0.8545,  0.6631]],

        [[-1.4663,  0.5092,  0.5708, -0.2400, -0.3581, -1.2011],
         [ 1.3259, -0.1898,  0.4644,  0.0454,  0.1176, -0.6469]]])
tensor([[[-0.5641, -0.6956, -0.6768, -0.4420, -0.3269, -0.9093],
         [ 0.6612,  0.7997, -0.3426, -0.3708, -1.2086, -0.5329]],

        [[-0.8263, -0.0202,  0.2203, -1.1411, -1.0526, -0.0677],
         [-0.0630,  0.0035, -0.3452,  0.2190,  0.0981,  1.2634]]])

其中，x1 和 x2 分别是拆分后的两个子张量，每个子张量的大小为 (2, 2, 6)。