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pytorch?tensor合并與分割方式

 更新時間:2024年02月20日 09:09:10   作者:wyw0000  
這篇文章主要介紹了pytorch?tensor合并與分割方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

1. cat

torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor

在指定維度上,連接給定tensor序列或empty,除連接的dimension外,所有得的ensor必須有相同的shape

參數(shù):

  • tensors-具有相同類型的tensor序列,非empty tensor必須具有相同的shape,連接的dimension除外
  • dim-指定的連接的維度

輸出:

連接后的tensor

上圖分別是在列和行兩個維度連接后的結(jié)果

2. stack

創(chuàng)建新維度來連接張量序列

torch.stack(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor

參數(shù):

  • tensors-張量序列,具有相同的size
  • dim-插入的新維度,必須介于0和連接的tensor的維度之間

輸出:

連接后的tensor

注意:cat和stack的區(qū)別

stack連接的tensor必須具有相同的size,否則報錯,cat是除連接的維度外,其他維度shape必須相同

如下示例:

3. split

把一個tensor切分成塊,每個塊是原tensor的一部分

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

參數(shù):

  • tensor-用來切分的tensor
  • split_size_or_sections (int) or (list(int)) -單個塊的size后者是每個塊size的list
  • dim (int) – 以tensor的哪個維度進行切分

輸出:

Tuple[Tensor, …]

示例:

4. chunk

強制將一個tensor切分成指定數(shù)量的塊,每個塊是原tensor的一部分

torch.chunk(input, chunks, dim=0) → List of Tensors

參數(shù):

  • input (Tensor) – 輸入切分的tensor
  • chunks (int) – 切分塊的數(shù)量
  • dim (int) – 以tensor的哪個維度進行切分

輸出:

切分后的list

示例:

注意:split與chunk的區(qū)別

區(qū)別主要是第二個參數(shù),split第二個參數(shù)切分塊的size,而chunk是切分塊的數(shù)量

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。 

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