torch.dsplit

torch.dsplit(input, indices_or_sections) → List of Tensors

Разделяет input, тензор с тремя или более измерениями, на несколько тензоров по глубине в соответствии с indices_or_sections. Каждый сплит — это представление input.

Это эквивалентно вызову torch.tensor_split(input, indices_or_sections, dim=2) (размерность сплита равна 2), за исключением того, что если indices_or_sections — целое число, оно должно целочисленно делиться на размерность сплита, иначе произойдёт ошибка во время выполнения.

Эта функция основана на функции NumPy numpy.dsplit().

Параметры:

• input (Тензор) – тензор для разделения.
• indices_or_sections (целое число или список или кортеж целых чисел) – См. аргумент в torch.tensor_split().

Пример::

>>> t = torch.arange(16.0).reshape(2, 2, 4)
>>> t
tensor([[[ 0.,  1.,  2.,  3.],
         [ 4.,  5.,  6.,  7.]],
        [[ 8.,  9., 10., 11.],
         [12., 13., 14., 15.]]])
>>> torch.dsplit(t, 2)
(tensor([[[ 0.,  1.],
        [ 4.,  5.]],
       [[ 8.,  9.],
        [12., 13.]]]),
 tensor([[[ 2.,  3.],
          [ 6.,  7.]],
         [[10., 11.],
          [14., 15.]]]))

>>> torch.dsplit(t, [3, 6])
(tensor([[[ 0.,  1.,  2.],
          [ 4.,  5.,  6.]],
         [[ 8.,  9., 10.],
          [12., 13., 14.]]]),
 tensor([[[ 3.],
          [ 7.]],
         [[11.],
          [15.]]]),
 tensor([], size=(2, 2, 0)))