【pytorch】|torch.chunk

用来将张量tensor分成很多个块，即切分，可以在不同维度上切分。返回一个张量list 。
如果指定轴的元素个数被chunk数除不尽，则最后一块元素数量会少。
torch.chunk(tensor,chunk数，维度）
import torcha=torch.tensor([[[1,2],[3,4],[3,5]],[[5,6],[7,8],[7,9]]])b=torch.chunk(a,2,0)print(b) 【【pytorch】|torch.chunk】a.shape=(2,3,2)
第0维分成两组，第0维即为最外边一层[],本身就是2 组。因此
仍然按照以前的维度
(tensor([[[1, 2],[3, 4],[3, 5]]]), tensor([[[5, 6],[7, 8],[7, 9]]])) b=torch.chunk(a,2,1)
第1维原本有3组，要分为两组，则第1维把3个分成2组，第一组有2个，第二组剩1 个元素
(tensor([[[1, 2],[3, 4],[3, 5]]]), tensor([[[5, 6],[7, 8],[7, 9]]])) import torcha=torch.tensor([[[1,2],[3,4],[3,5],[1,1],[5,6],[7,8],[7,9],[2,2],[9,9]]])print(a.shape)b=torch.chunk(a,3,1)print(b) 9个元素分为3组，按顺序切开
输出
torch.Size([1, 9, 2])(tensor([[[1, 2],[3, 4],[3, 5]]]), tensor([[[1, 1],[5, 6],[7, 8]]]), tensor([[[7, 9],[2, 2],[9, 9]]]))