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unbind拆分子張量

1. 沿著第n個維度拆分（即按“批次”拆分）

split分割張量

常用用法：

總結：

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unbind拆分子張量

import torchquaternions = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
result = torch.unbind(quaternions, -1)
print(result)

1. 沿著第n個維度拆分（即按“批次”拆分）

假設你有一個形狀為 (batch_size, n) 的張量，你可以沿著第一個維度（即批次維度）拆分它。

split分割張量

返回一個元組，其中包含分割后的子張量。

常用用法：

1. 按指定大小分割： 當 split_size_or_sections 為一個整數時，表示每個子張量的大小。

   import torch# 創建一個張量
   tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])# 按照大小 3 分割
   result = torch.split(tensor, 3)# 輸出分割后的結果
   for i, part in enumerate(result):print(f"Part {i}: {part}")
   

   這個例子中，張量被分割成了 3 個大小為 3 的子張量和一個大小為 1 的子張量。

2. 按指定分割長度分割： 當 split_size_or_sections 是一個列表或元組時，表示沿指定維度分割的塊數。每個數值對應要分割的子張量的大小。

# 創建一個張量
tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])# 按照每個塊的大小為 2 和 3 分割
result = torch.split(tensor, [2, 3, 5])# 輸出分割后的結果
for i, part in enumerate(result):print(f"Part {i}: {part}")

指定維度進行分割： 可以通過 dim 參數指定沿哪個維度進行分割。

# 創建一個二維張量
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8]])# 沿著維度 1（列）分割，每個子張量包含 2 列
result = torch.split(tensor, 2, dim=1)# 輸出分割后的結果
for i, part in enumerate(result):print(f"Part {i}: {part}")

總結：

torch.split 是一個非常實用的工具，能夠根據指定的大小或者分割長度將張量分割成多個子張量。常用的應用場景包括：

• 將數據按批次（batch）分割。

• 在處理大張量時按一定的塊進行分割，方便并行計算或逐塊處理。