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)。

相关问题

使用torch.chunk后如何以张量形式返回

可以使用torch.stack将分块后的张量重新组合成一个张量。具体实现可以参考以下代码：

import torch

# 创建一个形状为(3, 6)的张量
x = torch.randn(3, 6)

# 将张量分块成3个块，每个块的大小为2
chunks = torch.chunk(x, 3, dim=1)

# 将分块后的张量重新组合成一个张量
new_x = torch.stack(chunks, dim=)

print(new_x.shape) # 输出：torch.Size([3, 2, 6])

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。