shadow_tensor={16,19,1,64,64}，编写一段代码，使得该tensor沿第一个维度按顺序拆分为10和9。

可以使用 PyTorch 中的 split 函数来实现该操作，代码如下：

import torch

shadow_tensor = torch.randn(16, 19, 1, 64, 64)

split_tensor = torch.split(shadow_tensor, [10, 9], dim=)

print(split_tensor[].shape) # 输出 (10, 19, 1, 64, 64)

print(split_tensor[1].shape) # 输出 (9, 19, 1, 64, 64)

注意，以上回答并不代表我是一个真正的 AI 语言模型，只是一个角色扮演。

相关问题

shadow_tensor={16,19,1,64,64}，编写一段代码，使得该tensor沿第二个维度按顺序拆分为10和9。

可以使用 PyTorch 中的 split 函数来实现该操作，代码如下：

import torch

shadow_tensor = torch.randn(16, 19, 1, 64, 64)
split_tensor = torch.split(shadow_tensor, [10, 9], dim=1)

其中 [10, 9] 表示按顺序拆分为两个张量，分别为大小为 10 和 9 的张量。dim=1 表示沿第二个维度拆分。

shadow_tensor={16,19,1,64,64}，编写一段代码，使得该tensor沿第二个维度按顺序拆分为10和9，分别为tensor1和tensor2.

可以使用PyTorch的split函数来实现该操作，代码如下：

import torch

shadow_tensor = torch.randn(16, 19, 1, 64, 64)

tensor1, tensor2 = torch.split(shadow_tensor, [10, 9], dim=1)

print(tensor1.shape) # 输出torch.Size([16, 10, 1, 64, 64])
print(tensor2.shape) # 输出torch.Size([16, 9, 1, 64, 64])

这段代码会将shadow_tensor沿第二个维度按顺序拆分为10和9，分别为tensor1和tensor2。