torch.vsplit¶
- torch.vsplit(input, indices_or_sections) → 列表形式的张量
沿着
input
将具有两个或更多维度的张量indices_or_sections
垂直分割成多个张量。每个分割都是input
的视图。这相当于调用 torch.tensor_split(input, indices_or_sections, dim=0)(分割维度为 0),除非
indices_or_sections
是一个整数,并且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.vsplit()
。- 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.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)))