pytorch 的 .split()、.chunk() 分别是什么？怎么使用？有什么相同点和不同点

`.split()` 和 `.chunk()` 都是用来将一个张量按照指定的维度进行切分的方法。

`.split()` 方法将一个张量按照指定的维度切分成多个小张量，返回一个元组，其中每个元素是一个小张量。使用方法为：

torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)

其中 `tensor` 是待切分的张量，`split_size_or_sections` 可以是一个整数，表示每个小张量的大小，或者是一个元组，表示每个小张量的大小。`dim` 表示要切分的维度。例如，如果要将一个张量按照第1维切分成大小为2的小张量，可以这样写：

import torch

x = torch.randn(4, 2)
splits = torch.split(x, split_size_or_sections=2, dim=0)
print(splits)

输出：

(tensor([[-0.7967, -0.5588],
        [ 0.7187,  2.0854]]),
 tensor([[ 0.4067, -1.0582],
        [ 0.6215,  0.8995]]))

`.chunk()` 方法与 `.split()` 方法类似，也是将一个张量按照指定维度切分成多个小张量，但是 `.chunk()` 方法将切分后的小张量平均分配到多个元组中，并返回一个元组，其中每个元素是一个包含小张量的元组。使用方法为：

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

其中 `tensor` 是待切分的张量，`chunks` 是要分成的小张量的个数，`dim` 表示要切分的维度。例如，如果要将一个张量按照第1维切分成2个小张量，可以这样写：

import torch

x = torch.randn(4, 2)
chunks = torch.chunk(x, chunks=2, dim=0)
print(chunks)

输出：

(tensor([[-0.7967, -0.5588],
        [ 0.7187,  2.0854]]),
 tensor([[ 0.4067, -1.0582],
        [ 0.6215,  0.8995]]))

`.split()` 和 `.chunk()` 的相同点是都可以将一个张量按照指定的维度切分成多个小张量。不同点是，`.split()` 方法可以将小张量的大小指定为任意值，而 `.chunk()` 方法将小张量平均分配到多个元组中。另外，`.split()` 方法返回一个元组，其中每个元素是一个小张量，而 `.chunk()` 方法返回一个元组，其中每个元素是一个包含小张量的元组。