torch.chunk
时间: 2023-12-31 16:04:10 浏览: 34
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:
```python
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:
```python
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分块后的数据
可以使用torch.stack将分块后的数据以张量形式返回。具体操作如下:
```python
import torch
# 假设有一个形状为(3, 6)的张量
x = torch.randn(3, 6)
# 将x分成3块,每块2列
chunks = torch.chunk(x, 3, dim=1)
# 将分块后的数据以张量形式返回
result = torch.stack(chunks, dim=)
print(result.shape) # 输出(3, 2, 6)
```
其中,torch.chunk函数的第一个参数是要分块的张量,第二个参数是分成几块,第三个参数是在哪个维度上进行分块。torch.stack函数的第一个参数是要堆叠的张量序列,第二个参数是在哪个维度上进行堆叠。
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])