Tensor——拼接與拆分

1. 拼接

(1). cat

注意要指出在哪個維度上進行拼接：

>>> import torch
>>> a = torch.rand(4,32,8)
>>> b = torch.rand(5,32,8)
>>> torch.cat([a,b],dim=0).shape
torch.Size([9, 32, 8])

且除了要拼接的維度外，其他維度數值必須保持一致，否則會報錯：

>>> import torch
>>> a = torch.rand(4,3,32,32)
>>> b = torch.rand(4,1,32,32)
>>> torch.cat([a,b],dim=0).shape
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 3 and 1 in dimension 1

(2). stack

會創建新的維度，所以在舊維度上必須完全一摸一樣：

>>> import torch
>>> a = torch.rand(32,8)
>>> b = torch.rand(32,8)
>>> torch.stack([a,b],dim=0).shape
torch.Size([2, 32, 8])

2. 拆分

(1). split

根據長度拆分

>>> import torch
>>> a = torch.rand(3,32,8)
>>> aa, bb = a.split([2,1],dim=0)
>>> aa.shape, bb.shape
(torch.Size([2, 32, 8]), torch.Size([1, 32, 8]))

>>> import torch
>>> a = torch.rand(2,32,8)
>>> aa,bb = a.split(1,dim=0)
>>> aa.shape,bb.shape
(torch.Size([1, 32, 8]), torch.Size([1, 32, 8]))

如果把2拆分成N塊，每塊的長度是2，則會報錯。
在理論上就是不拆分，也就是一個拆分成一塊，但在pytorch中不可以這樣做。

>>> import torch
>>> a = torch.rand(2,32,8)
>>> aa,bb = a.split(2,dim=0)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

(2). chunk

按數量拆分：
就比較好理解，算除法就行。

>>> import torch
>>> a = torch.rand(8,32,8)
>>> aa,bb = a.chunk(2,dim=0)
>>> aa.shape,bb.shape
(torch.Size([4, 32, 8]), torch.Size([4, 32, 8]))