torch.dsplit¶
- torch.dsplit(input, indices_or_sections) 张量列表 ¶
根据
indices_or_sections
,将具有三个或更多维度的张量input
深度拆分为多个张量。每个拆分都是input
的视图。这等效于调用 torch.tensor_split(input, indices_or_sections, dim=2)(拆分维度为 2),但如果
indices_or_sections
是整数,则它必须能被拆分维度整除,否则会抛出运行时错误。此函数基于 NumPy 的
numpy.dsplit()
。- 参数
input (张量) – 要拆分的张量。
indices_or_sections (int 或 列表 或 元组 of ints) – 请参阅
torch.tensor_split()
中的参数。
- 示例:
>>> t = torch.arange(16.0).reshape(2, 2, 4) >>> t tensor([[[ 0., 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6., 7.]], [[ 8., 9., 10., 11.], [12., 13., 14., 15.]]]) >>> torch.dsplit(t, 2) (tensor([[[ 0., 1.], [ 4., 5.]], [[ 8., 9.], [12., 13.]]]), tensor([[[ 2., 3.], [ 6., 7.]], [[10., 11.], [14., 15.]]]))
>>> torch.dsplit(t, [3, 6]) (tensor([[[ 0., 1., 2.], [ 4., 5., 6.]], [[ 8., 9., 10.], [12., 13., 14.]]]), tensor([[[ 3.], [ 7.]], [[11.], [15.]]]), tensor([], size=(2, 2, 0)))