.chunk函数和split函数的区别
时间: 2023-06-22 18:40:45 浏览: 110
`.chunk()`函数和`split()`函数都是用于将一个序列分割成多个子序列的函数,但它们的实现方式和功能略有不同。
`.chunk()`函数通常是指在Python中的列表(list)对象中使用,它将一个列表分割成多个指定大小的子列表,返回一个包含这些子列表的列表。例如,`[1, 2, 3, 4, 5, 6].chunk(2)`将返回`[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]`。
`split()`函数通常是指在Python中的字符串(str)对象中使用,它将一个字符串按照指定的分隔符进行分割,并返回一个包含分割后的子字符串的列表。例如,`"hello,world".split(",")`将返回`['hello', 'world']`。
因此,`.chunk()`函数和`split()`函数的区别在于它们作用的对象不同,前者作用于列表,后者作用于字符串;并且`.chunk()`函数是按照指定的大小分割列表,而`split()`函数是按照指定的分隔符分割字符串。
相关问题
pytorch 的 .split() 分别是什么?怎么使用?有其他函数和它类似吗?
在 PyTorch 中,`.split()` 是一个函数,用于将一个张量沿着指定的维度拆分成多个张量。具体来说,`.split()` 函数的参数包括:
- `split_size_or_sections`:指定拆分后每个子张量的大小(如果是整数),或者指定每个子张量的分割点(如果是列表)。
- `dim`:指定沿着哪个维度拆分原始张量。
使用 `.split()` 函数的示例代码如下:
```python
import torch
# 定义原始张量
x = torch.arange(10).reshape(2, 5)
print(x)
# 沿着第二个维度拆分成两个子张量
y1, y2 = x.split(2, dim=1)
print(y1)
print(y2)
# 沿着第一个维度拆分成两个子张量
z1, z2 = x.split([1, 1], dim=0)
print(z1)
print(z2)
```
输出结果如下:
```
tensor([[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
tensor([[0, 1],
[5, 6]])
tensor([[0, 1, 2, 3, 4]])
tensor([[5, 6, 7, 8, 9]])
```
除了 `.split()` 函数之外,PyTorch 还提供了一些类似的函数,例如:
- `.chunk()`:与 `.split()` 类似,但是返回的是一个元组,其中包含拆分后的子张量。
- `.unfold()`:可以将一个张量展开为指定形状的多个子张量,类似于 `.split()`。
- `.narrow()`:可以沿着指定的维度保留指定范围的索引,相当于在 `.split()` 后选择一些子张量。
(forward_out, backward_out) = torch.chunk(out, 2, dim = 2) IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1], but got 2)
这个错误是由于你尝试对一个维度为2的张量进行操作,但是你指定的维度超出了张量的范围。在这个错误中,你使用 `torch.chunk` 函数尝试将张量 `out` 沿着第三个维度分成两个张量,但是张量 `out` 的维度不足三个,因此出现了维度错误。
要解决这个问题,你需要检查 `out` 张量的维度,确保它具有至少三个维度。如果 `out` 张量确实只有两个维度,则需要重新设计代码,使其符合你的预期。你可以使用 `torch.split` 函数或者 `view` 函数来改变张量的形状,以满足你的需求。