torch.hsplit

torch.hsplit(input, indices_or_sections) → 列表中的张量

沿着 input 水平分割具有一个或多个维度的张量 indices_or_sections ，每个分割是 input 的视图。

如果 input 是一维的，则这相当于调用 torch.tensor_split(input, indices_or_sections, dim=0)（分割维度为零），如果 input 有两个或更多维度，则相当于调用 torch.tensor_split(input, indices_or_sections, dim=1)（分割维度为 1），除非 indices_or_sections 是一个整数，它必须能够整除分割维度，否则将抛出运行时错误。

此函数基于 NumPy 的 numpy.hsplit() 。

参数:

• input（张量）- 要分割的张量。

• indices_or_sections（整数或列表或整数元组）- 请参阅 torch.tensor_split() 中的参数。

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