把一个2维张量均分成两份

将一个2维张量按行数的一半进行均分可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

tensor = tf.ones([4, 2])  # 生成一个4行2列的张量
half_row = tensor.shape[0] // 2  # 计算行数的一半
tensor1 = tensor[:half_row, :]  # 取前半部分
tensor2 = tensor[half_row:, :]  # 取后半部分

其中，`tensor[:half_row, :]`表示取前半部分，`tensor[half_row:, :]`表示取后半部分。

相关问题

用朋友torch把一个2维张量均分成两份

可以使用`torch.chunk()`函数将一个2维张量均分成两份。以下是示例代码：

import torch

# 创建一个2维张量
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将张量沿着第0维均分成两份
tensor1, tensor2 = torch.chunk(tensor, 2, dim=0)

print(tensor1)
# 输出：tensor([[1, 2, 3]])

print(tensor2)
# 输出：tensor([[4, 5, 6]])

在上面的示例中，我们将张量`tensor`沿着第0维均分成两份，得到了两个张量`tensor1`和`tensor2`。可以看到，`tensor1`包含原始张量的前一半行，而`tensor2`包含后一半行。如果要沿着列进行均分，只需要将`dim`参数设为1即可。

在pytorch中在第0维把一个张量三等分并在一个新维度拼接得到的所有张量

可以使用`torch.chunk()`和`torch.stack()`函数来实现在pytorch中在第0维把一个张量三等分并在一个新维度拼接得到的所有张量。

具体实现代码如下：

import torch

# 定义原始张量
x = torch.randn(9, 3, 2)

# 在第0维将张量三等分
x1, x2, x3 = torch.chunk(x, 3, dim=0)

# 在新维度上拼接三个张量
y = torch.stack([x1, x2, x3], dim=0)

# 打印所有张量
print(x1)
print(x2)
print(x3)
print(y)

运行以上代码，将会输出三个张量和拼接后的张量。其中，`torch.chunk()`函数将原始张量`x`在第0维等分成三个张量`x1`、`x2`、`x3`，`torch.stack()`函数将这三个张量在新维度上拼接成一个张量`y`。