这篇文章主要介绍了PyTorch中Tensor的拼接与拆分的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
拼接张量：torch.cat() 、torch.stack()
- torch.cat(inputs, dimension=0) → Tensor
在给定维度上对输入的张量序列 seq 进行连接操作
举个例子：
>>> import torch >>> x = torch.randn(2, 3) >>> x tensor([[-0.1997, -0.6900, 0.7039], [ 0.0268, -1.0140, -2.9764]]) >>> torch.cat((x, x, x), 0) # 在 0 维(纵向)进行拼接 tensor([[-0.1997, -0.6900, 0.7039], [ 0.0268, -1.0140, -2.9764], [-0.1997, -0.6900, 0.7039], [ 0.0268, -1.0140, -2.9764], [-0.1997, -0.6900, 0.7039], [ 0.0268, -1.0140, -2.9764]]) >>> torch.cat((x, x, x), 1) # 在 1 维(横向)进行拼接 tensor([[-0.1997, -0.6900, 0.7039, -0.1997, -0.6900, 0.7039, -0.1997, -0.6900, 0.7039], [ 0.0268, -1.0140, -2.9764, 0.0268, -1.0140, -2.9764, 0.0268, -1.0140, -2.9764]]) >>> y1 = torch.randn(5, 3, 6) >>> y2 = torch.randn(5, 3, 6) >>> torch.cat([y1, y2], 2).size() torch.Size([5, 3, 12]) >>> torch.cat([y1, y2], 1).size() torch.Size([5, 6, 6])
对于需要拼接的张量，维度数量必须相同，进行拼接的维度的尺寸可以不同，但是其它维度的尺寸必须相同。
- torch.stack(sequence, dim=0)
沿着一个新维度对输入张量序列进行连接。 序列中所有的张量都应该为相同形状
举个例子：
>>> x1 = torch.randn(2, 3) >>> x2 = torch.randn(2, 3) >>> torch.stack((x1, x2), 0).size() # 在 0 维插入一个维度，进行区分拼接 torch.Size([2, 2, 3]) >>> torch.stack((x1, x2), 1).size() # 在 1 维插入一个维度，进行组合拼接 torch.Size([2, 2, 3]) >>> torch.stack((x1, x2), 2).size() torch.Size([2, 3, 2]) >>> torch.stack((x1, x2), 0) tensor([[[-0.3499, -0.6124, 1.4332], [ 0.1516, -1.5439, -0.1758]], [[-0.4678, -1.1430, -0.5279], [-0.4917, -0.6504, 2.2512]]]) >>> torch.stack((x1, x2), 1) tensor([[[-0.3499, -0.6124, 1.4332], [-0.4678, -1.1430, -0.5279]], [[ 0.1516, -1.5439, -0.1758], [-0.4917, -0.6504, 2.2512]]]) >>> torch.stack((x1, x2), 2) tensor([[[-0.3499, -0.4678], [-0.6124, -1.1430], [ 1.4332, -0.5279]], [[ 0.1516, -0.4917], [-1.5439, -0.6504], [-0.1758, 2.2512]]])
把相同形状的张量合并，并根据提供的维度序列在相应位置插入维度，方法会根据位置来排列数据。代码中，根据第 0 维和第 1 维来进行合并时，虽然合并后的张量维度和尺寸相等，但是数据的位置并不是相同的。
拆分张量：torch.split()、torch.chunk()
- torch.split(tensor, split_size, dim=0)
将输入张量分割成相等形状的 chunks（如果可分）。 如果沿指定维的张量形状大小不能被 split_size 整分， 则最后一个分块会小于其它分块。
举个例子：
>>> x = torch.randn(3, 10, 6) >>> a, b, c = x.split(1, 0) # 在 0 维进行间隔维 1 的拆分 >>> a.size(), b.size(), c.size() (torch.Size([1, 10, 6]), torch.Size([1, 10, 6]), torch.Size([1, 10, 6])) >>> d, e = x.split(2, 0) # 在 0 维进行间隔维 2 的拆分 >>> d.size(), e.size() <a style="color:transparent">来源gao($daima.com搞@代@#码(网</a>(torch.Size([2, 10, 6]), torch.Size([1, 10, 6]))
把张量在 0 维度上以间隔 1 来拆分时，其中 x 在 0 维度上的尺寸为 3，就可以分成 3 份。
把张量在 0 维度上以间隔 2 来拆分时，只能分成 2 份，且只能把前面部分先以间隔 2 来拆分，后面不足 2 的部分就直接作为一个分块。
- torch.chunk(tensor, chunks, dim=0)
在给定维度(轴)上将输入张量进行分块儿
直接用上面的数据来举个例子：
>>> l, m, n = x.chunk(3, 0) # 在 0 维上拆分成 3 份 >>> l.size(), m.size(), n.size() (torch.Size([1, 10, 6]), torch.Size([1, 10, 6]), torch.Size([1, 10, 6])) >>> u, v = x.chunk(2, 0) # 在 0 维上拆分成 2 份 >>> u.size(), v.size() (torch.Size([2, 10, 6]), torch.Size([1, 10, 6]))
把张量在 0 维度上拆分成 3 部分时，因为尺寸正好为 3，所以每个分块的间隔相等，都为 1。
把张量在 0 维度上拆分成 2 部分时，无法平均分配，以上面的结果来看，可以看成是，用 0 维度的尺寸除以需要拆分的份数，把余数作为最后一个分块的间隔大小，再把前面的分块以相同的间隔拆分。
在某一维度上拆分的份数不能比这一维度的尺寸大
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