torch.hsplit

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

Разделяет input, тензор с одним или несколькими измерениями, на несколько тензоров по горизонтали в соответствии с indices_or_sections. Каждый сплит — это представление input.

Если input одномерный, это эквивалентно вызову torch.tensor_split(input, indices_or_sections, dim=0) (размерность сплита равна нулю), а если input имеет две или более размерностей, это эквивалентно вызову torch.tensor_split(input, indices_or_sections, dim=1) (размерность сплита равна 1), за исключением того, что если indices_or_sections является целым числом, оно должно делиться без остатка на размерность сплита, в противном случае будет выброшено исключение во время выполнения.

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

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