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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(jìn)行切分

輸出：

Tuple[Tensor, …]

示例：

4. chunk

強(qiáng)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(jìn)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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