【pytorch08】拼接与拆分

1.拼接与拆分

• Cat
• Stack
• Split
• Chunk

2.Cat

有两张成绩单
[class1-4,students,scores]
[class5-9,students,scores]’
要把这两个成绩单合并在一起

如何理解该行为

注意：班级情况中 A的tensor是[4,32,8],B的tensor是[5,32,8]如果我们是在0维上进行拼接，要确保每个班级的学生数量和每个学生的成绩数量一致

3.stack

可以完成某种意义上的拼接，但是与cat不一致的是会产生一个新的维度

插入了一个新的维度

适合什么情况？
统计了某个班级的成绩单，共有32个人，8门课的成绩，该tensor为A[32,8]，另一个老师统计了另一个班级，共有32个人8门课的成绩，该tensor为B[32,8]，因此如果用cat的话会得到[64,8]，即64个人8门课的成绩，明显不符合实际情况，因此不适合cat适合用stack，在学生人数前插入一个新的维度即班级,[2,32,8]符合实际需求

stack 会产生一个新的维度，该维度是什么概念，取决于我们的具体场景

使用stack的tensor维度必须完成一致

4.split

根据长度拆分

比如说一共5个班级[5,32,8]前3个班级为重点班级，1个班级为普通班，1个班级为差班，c.split([3,1,1],dim=0)就可以这样拆分

chunk

按数量来拆分