tensor_split

paddle. tensor_split ( x, num_or_indices, axis=0, name=None ) [源代码]

将输入 Tensor 沿着轴 axis 分割成多个子 Tensor，允许进行不等长地分割。

参数

  • x (Tensor) - 输入变量，数据类型为 bool、bfloat16、float16、float32、float64、uint8、int8、int32、int64 的多维 Tensor，其维度必须大于 0。

  • num_or_indices (int|list|tuple) - 如果 num_or_indices 是一个整数 n ，则 x 沿 axis 拆分为 n 部分。如果 x 可被 n 整除，则每个部分都是 x.shape[axis]/n 。如果 x 不能被 n 整除，则第一个 int（x.shape[axis]%n） 分割大小将为 int（x.shape[axis]/n）+1 ，其余部分的大小将是 int（x.shape[axis]/n） 。如果 num_or_indices 是整数索引的列表或元组，则在每个索引处沿 axis 分割 x 。例如， num_or_indices=[2, 4] 在 axis=0 时将沿轴 0 将 x 拆分为 x[：2] 、 x[2:4] 和 x[4:] 。

  • axis (int|Tensor，可选) - 整数或者形状为[]的 0-D Tensor，数据类型为 int32 或 int64。表示需要分割的维度。如果 axis < 0，则划分的维度为 rank(x) + axis 。默认值为 0。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回

list[Tensor]，分割后的 Tensor 列表。

代码示例

>>> import paddle

>>> # x is a Tensor of shape [8]
>>> # evenly split
>>> x = paddle.rand([8])
>>> out0, out1 = paddle.tensor_split(x, num_or_indices=2)
>>> print(out0.shape)
[4]
>>> print(out1.shape)
[4]

>>> # not evenly split
>>> out0, out1, out2 = paddle.tensor_split(x, num_or_indices=3)
>>> print(out0.shape)
[3]
>>> print(out1.shape)
[3]
>>> print(out2.shape)
[2]

>>> # split with indices
>>> out0, out1, out2 = paddle.tensor_split(x, num_or_indices=[2, 3])
>>> print(out0.shape)
[2]
>>> print(out1.shape)
[1]
>>> print(out2.shape)
[5]

>>> # split along axis
>>> # x is a Tensor of shape [7, 8]
>>> x = paddle.rand([7, 8])
>>> out0, out1 = paddle.tensor_split(x, num_or_indices=2, axis=1)
>>> print(out0.shape)
[7, 4]
>>> print(out1.shape)
[7, 4]

>>> out0, out1, out2 = paddle.tensor_split(x, num_or_indices=[2, 3], axis=1)
>>> print(out0.shape)
[7, 2]
>>> print(out1.shape)
[7, 1]
>>> print(out2.shape)
[7, 5]