Tensor——拼接与拆分

1. 拼接

(1). cat

注意要指出在哪个维度上进行拼接：

>>> 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])

且除了要拼接的维度外，其他维度数值必须保持一致，否则会报错：

>>> 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

会创建新的维度，所以在旧维度上必须完全一摸一样：

>>> 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

根据长度拆分

>>> 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块，每块的长度是2，则会报错。
在理论上就是不拆分，也就是一个拆分成一块，但在pytorch中不可以这样做。

>>> 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

按数量拆分：
就比较好理解，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]))