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`。

相关问题

优化这段代码让其在gpu上可以更快运行：import torch.nn as nnclass MyLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(MyLinear, self).__init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features) for i in range(5)]) def forward(self, x): chunks = torch.chunk(x, 5, dim=1) chunks = torch.stack(chunks, dim=0) weights = torch.stack([linear.weight for linear in self.linears], dim=0) outputs = torch.matmul(chunks, weights.transpose(1, 2)).reshape(x.shape[0], -1) return outputs

可以使用 PyTorch 内置的函数 `to()` 将张量移动到 GPU 上，从而在 GPU 上更快地运行代码。

下面是优化后的代码：

import torch.nn as nn

class MyLinear(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super(MyLinear, self).__init__()
        self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features).to('cuda') for i in range(5)])
        
    def forward(self, x):
        chunks = torch.chunk(x, 5, dim=1)
        chunks = torch.stack(chunks, dim=0).to('cuda')
        weights = torch.stack([linear.weight.to('cuda') for linear in self.linears], dim=0)
        outputs = torch.matmul(chunks, weights.transpose(1, 2)).reshape(x.shape[0], -1)
        return outputs

此代码在创建每个线性层时使用 `.to('cuda')` 将其权重张量移动到 GPU 上。在 `forward()` 方法中，使用 `.to('cuda')` 将 `chunks` 张量和 `weights` 张量移动到 GPU 上，然后使用 `torch.matmul()` 进行矩阵乘法运算，并使用 `.reshape()` 将输出张量重新变形为二维张量，最后将其返回。

优化这段代码来提高运行速度：import torch.nn as nn class MyLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(MyLinear, self).__init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features) for i in range(5)]) def forward(self, x): chunks = torch.chunk(x, 5, dim=1) outputs = [linear(chunk) for linear, chunk in zip(self.linears, chunks)] return torch.cat(outputs, dim=1)

可以使用 PyTorch 内置的函数 `torch.matmul()` 和 `torch.transpose()` 来优化代码，从而提高运行速度。

下面是优化后的代码：

import torch.nn as nn

class MyLinear(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super(MyLinear, self).__init__()
        self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features) for i in range(5)])
        
    def forward(self, x):
        chunks = torch.chunk(x, 5, dim=1)
        chunks = torch.stack(chunks, dim=0)
        weights = torch.stack([linear.weight for linear in self.linears], dim=0)
        outputs = torch.matmul(chunks, weights.transpose(1, 2)).reshape(x.shape[0], -1)
        return outputs

此代码使用 `torch.chunk()` 将输入张量 `x` 沿着维度 `1` 分成 $5$ 个张量，然后使用 `torch.stack()` 将它们沿着新的维度 `0` 拼接在一起。接着使用 `torch.stack()` 将每个线性层的权重张量沿着新的维度 `0` 拼接在一起，然后使用 `torch.matmul()` 进行矩阵乘法运算，将 `chunks` 张量与 `weights` 张量的转置张量相乘，并将结果沿着维度 `1` 和 `2` 进行转置。最后使用 `torch.reshape()` 将输出张量重新变形为二维张量，得到最终的输出张量。