從零開始深度學(xué)習(xí)Pytorch筆記(4)——張量的拼接與切分

前文傳送門：

從零開始深度學(xué)習(xí)Pytorch筆記（1）——安裝Pytorch

從零開始深度學(xué)習(xí)Pytorch筆記（2）——張量的創(chuàng)建（上）

在該系列的上一篇：從零開始深度學(xué)習(xí)Pytorch筆記（3）——張量的創(chuàng)建（下），我們介紹了更多Pytorch中的張量創(chuàng)建方式，本文研究張量的拼接與切分。

張量的拼接

import?torch

(1) 使用torch.cat()拼接

將張量按維度dim進(jìn)行拼接，不會擴(kuò)張張量的維度

torch.cat(tensors,?dim=0,?out=None)

其中：

tensors:張量序列

dim:要拼接的維度

t?=?torch.ones((3,2))
t0?=?torch.cat([t,t],dim=0)#在第0個維度上拼接
t1?=?torch.cat([t,t],dim=1)#在第1個維度上拼接
print(t0,'\n\n',t1)

t2?=?torch.cat([t,t,t],dim=0)
t2

(2) 使用torch.stack()拼接

在新創(chuàng)建的維度dim上進(jìn)行拼接，會擴(kuò)張張量的維度

torch.stack(tensors,?dim=0,?out=None)

參數(shù)：

tensors:張量序列

dim:要拼接的維度

t?=?torch.ones((3,2))
t1?=?torch.stack([t,t],dim=2)#在新創(chuàng)建的維度上進(jìn)行拼接
print(t1,t1.shape)?#拼接完會從2維變成3維

我們可以看到維度從拼接前的（3，2）變成了（3，2，2），即在最后的維度上進(jìn)行了拼接！

t?=?torch.ones((3,2))
t1?=?torch.stack([t,t],dim=0)#在新創(chuàng)建的維度上進(jìn)行拼接
#由于指定是第0維，會把原來的3，2往后移動一格，然后在新的第0維創(chuàng)建新維度進(jìn)行拼接
print(t1,t1.shape)

t?=?torch.ones((3,2))
t1?=?torch.stack([t,t,t],dim=0)#在新創(chuàng)建的維度上進(jìn)行拼接
#由于是第0維，會把原來的3，2往后移動一格，然后在新的第0維創(chuàng)建新維度進(jìn)行拼接
print(t1,t1.shape)

張量的切分

(1) 使用torch.chunk()切分

可以將張量按維度dim進(jìn)行平均切分

return 張量列表

如果不能整除，最后一份張量小于其他張量

torch.chunk(input,?chunks,?dim=0)

參數(shù)：

input：要切分的張量

chunks：要切分的份數(shù)

dim：要切分的維度

a?=?torch.ones((5,2))
t?=?torch.chunk(a,dim=0,chunks=2)#在5這個維度切分，切分成2個張量
for?idx,?t_chunk?in?enumerate(t):
????print(idx,t_chunk,t_chunk.shape)

可以看出后一個張量小于前一個張量的，前者第0個維度上是3，后者是2。

(2) 使用torch.split()切分

將張量按維度dim進(jìn)行切分

return：張量列表

torch.split(tensor,?split_size_or_sections,?dim=0)

參數(shù)：

tensor：要切分的張量

split_size_or_sections：為int時，表示每一份的長度；為list時，按list元素切分

dim：要切分的維度

a?=?torch.ones((5,2))
t?=?torch.split(a,2,dim=0)#指定了每個張量的長度為2
for?idx,?t_split?in?enumerate(t):
????print(idx,t_split,t_split.shape)#切出3個張量

a?=?torch.ones((5,2))
t?=?torch.split(a,[2,1,2],dim=0)#指定了每個張量的長度為列表中的大小【2，1，2】
for?idx,?t_split?in?enumerate(t):
????print(idx,t_split,t_split.shape)#切出3個張量

a?=?torch.ones((5,2))
t?=?torch.split(a,[2,1,1],dim=0)#list中求和不為長度則拋出異常
for?idx,?t_split?in?enumerate(t):
????print(idx,t_split,t_split.shape)#切出3個張量

RuntimeError:split_with_sizes expects split_sizes to sum exactly to 5 (input tensor's size at dimension 0), but got split_sizes=[2, 1, 1]

歡迎關(guān)注公眾號學(xué)習(xí)之后的連載部分~