pytorch入門 拆分與拼接

其他相關操作：

本篇pytorch的tensor拆分與拼接進行展示，包含：

使用方法和含義均在**的批註中給出，因為有較多的輸出，所以設定輸出內容的第乙個值為當前print()方法所在的行

import torch

import numpy as np
import sys
loc = sys._getframe(
)_ =
'\n'
'''cat
第乙個引數為乙個list，其中包含所有的要用於合併的tensor
第二個引數決定在哪乙個維度上進行合併，其餘的維度需要保證相同
'''a = torch.rand(4,
32,8)
b = torch.rand(5,
32,8)
print
(loc.f_lineno, _, torch.cat(
[a, b]
, dim=0)
.shape)
'''stack
必須保證合併的tensor維度完全相同
使用stack進行tensor合併，則在其要合併的維度前面新增乙個維度
這個新新增的維度為要合併的tensor的數量
當其取1時，則合併後的tensor等於第乙個tensor
當其取2時，則合併後的tensor等於第二個tensor
依次相當於對原來每個tensor的選擇
'''c = torch.rand(2,
2,16,
16)d = torch.rand(2,
2,16,
16)e = torch.rand(2,
2,16,
16)print
(loc.f_lineno, _, torch.stack(
[c, d, e]
, dim=2)
.shape)
'''split
可以完成根據元素數量拆分和根據長度拆分
'''f = torch.rand(4,
32,5)
# 根據第乙個維度進行拆分
g, gg, ggg = f.split([1
,1,2
], dim=0)
print
(loc.f_lineno, _, g.shape, _, gg.shape, _, ggg.shape)
# 根據長度進行拆分，將的乙個維度等分為兩份
h, hh = f.split(
2, dim=0)
print
(loc.f_lineno, _, h.shape, _, hh.shape)
'''chunk
使用方法類似於  h, hh = f.split(2, dim=0)
'''i, ii = f.chunk(
2, dim=0)
print
(loc.f_lineno, _, i.shape, _, ii.shape)

15 

torch.size([9, 32, 8])
31  torch.size([2, 2, 3, 16, 16])
41  torch.size([1, 32, 5]) 
torch.size([1, 32, 5]) 
torch.size([2, 32, 5])
44  torch.size([2, 32, 5]) 
torch.size([2, 32, 5])
52  torch.size([2, 32, 5]) 
torch.size([2, 32, 5])
process finished with exit code 0

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