torch.vsplit

torch.vsplit(input, indices_or_sections) → 张量列表

根据 indices_or_sections 垂直地将具有两个或更多维度的张量 input 拆分成多个张量。每个拆分都是 input 的视图。

这等效于调用 torch.tensor_split(input, indices_or_sections, dim=0)（拆分维度是 0），但如果 indices_or_sections 是一个整数，则它必须能够整除拆分维度，否则将抛出运行时错误。

此函数基于 NumPy 的 numpy.vsplit()。

参数

• input (Tensor) – 要拆分的张量。

• indices_or_sections (int 或 list 或 tuple of ints) – 参见 torch.tensor_split() 中的参数说明。

示例：

>>> t = torch.arange(16.0).reshape(4,4)
>>> t
tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.],
        [ 4.,  5.,  6.,  7.],
        [ 8.,  9., 10., 11.],
        [12., 13., 14., 15.]])
>>> torch.vsplit(t, 2)
(tensor([[0., 1., 2., 3.],
         [4., 5., 6., 7.]]),
 tensor([[ 8.,  9., 10., 11.],
         [12., 13., 14., 15.]]))
>>> torch.vsplit(t, [3, 6])
(tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.],
         [ 4.,  5.,  6.,  7.],
         [ 8.,  9., 10., 11.]]),
 tensor([[12., 13., 14., 15.]]),
 tensor([], size=(0, 4)))