PyTorch中Tensor的拼接与拆分的实现

下面是PyTorch中Tensor的拼接与拆分的实现攻略：

一、Tensor的拼接

在PyTorch中，我们可以使用torch.cat()函数将多个Tensor进行拼接。具体用法如下：

torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor

其中，参数tensors是一个需要拼接的Tensor序列，dim是拼接维度，默认为0。如果需要指定输出Tensor，可以传入out参数。

示例：

import torch 

tensor1 = torch.Tensor([[1,2], [3,4]])
tensor2 = torch.Tensor([[5,6]])

# 将tensor2拼接到tensor1的第0维末尾
result = torch.cat((tensor1, tensor2), 0)
print(result)

输出结果:

tensor([[1., 2.],
        [3., 4.],
        [5., 6.]])

此时，我们可以看到通过torch.cat()将tensor1和tensor2拼接在了一起。

二、Tensor的拆分

同样的，我们可以使用torch.split()函数将一个Tensor拆分成多个Tensor。和torch.cat()一样，torch.split()也有前缀和后缀两种形式，具体用法如下：

• torch.split()

torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0) → List of Tensors

其中，tensor是需要拆分的Tensor，split_size_or_sections表示需要拆分的大小或者拆分的数量，dim是拆分维度。返回结果是一个Tensor列表。

示例：

import torch

tensor = torch.Tensor([[1,2], [3,4], [5,6]])

# 在第0维上，拆分为3个大小相等的子Tensor
result = torch.split(tensor, 1, 0)
for sub_tensor in result:
    print(sub_tensor)

输出结果：

tensor([[1., 2.]])
tensor([[3., 4.]])
tensor([[5., 6.]])

• torch.chunk()

torch.chunk(tensor, chunks, dim=0) → List of Tensors

其中，tensor是需要拆分的Tensor，chunks表示需要拆分的子Tensor数量，dim是拆分维度。返回结果是一个Tensor列表。

示例：

import torch

tensor = torch.Tensor([[1,2], [3,4], [5,6]])

# 在第0维上，拆分为3个大小相等的子Tensor
result = torch.chunk(tensor, 3, 0)
for sub_tensor in result:
    print(sub_tensor)

输出结果：

tensor([[1., 2.]])
tensor([[3., 4.]])
tensor([[5., 6.]])

通过上面两个示例的演示，我们可以看到，torch.split()和torch.chunk()都可以实现Tensor的拆分操作。但是它们的区别是torch.split()可以指定拆分的大小，而torch.chunk()需要指定拆分的数量。