如何将torch.chunk函数返回的元组转成张量

可以使用torch.cat函数将元组中的张量拼接起来，如下所示：

tensors = (tensor1, tensor2, tensor3)
result = torch.cat(tensors, dim=)

其中，tensors为torch.chunk函数返回的元组，dim=表示在第维上进行拼接。

相关问题

torch.chunk

torch.chunk是PyTorch中的一个函数，用于将张量沿指定维度分割成多个块。它的语法如下：

torch.chunk(input, chunks, dim=0)

参数说明：
- input：要分割的输入张量。
- chunks：要分割成的块数。
- dim：指定要沿着哪个维度进行分割，默认为0。

该函数返回一个元组，包含分割后的块。

例如，如果有一个形状为(6, 8)的张量input，我们可以将其沿着第一个维度分割成3个块：

import torch

input = torch.randn(6, 8)
output = torch.chunk(input, 3, dim=0)

print(output)

输出结果为：

(tensor([[ 0.1234, -0.5678, ...],
        [ 0.9876,  0.5432, ...]]),
 tensor([[ 1.2345, -0.9876, ...],
        [-0.5432,  2.3456, ...]]),
 tensor([[ 4.5678, -3.4567, ...],
        [-2.3456,  1.2345, ...]]))

以上代码将输入张量input沿着第一个维度分割成3个块，并将结果存储在元组output中。每个块的形状为(2, 8)。

chunks = torch.chunk(x, 3, dim=0)如何将他们融合

如果想将分块后的张量重新合并成一个张量，可以使用torch.cat()函数。例如，如果要将分成3块的张量`x`在0维度上合并，可以使用以下代码：

x = torch.randn(9, 2)
chunks = torch.chunk(x, 3, dim=0)
merged = torch.cat(chunks, dim=0)

这里假设`x`是一个9行2列的张量，将它在0维度上分成3块。`torch.chunk()`函数返回一个包含3个分块张量的元组，通过`torch.cat()`函数将这些张量在0维度上合并成一个张量`merged`。