根据给定的维度从 PyTorch 张量中拆分和提取值答案

【问题标题】：Split and extract values from a PyTorch tensor according to given dimensions根据给定的维度从 PyTorch 张量中拆分和提取值
【发布时间】：2020-07-20 16:32:12
【问题描述】：

我有一个张量 Aof sizetorch.Size([32, 32, 3, 3])，我想拆分它并从中提取一个大小为 torch.Size([16, 16, 3, 3]) 的张量 B。张量可以是 1d 或 4d，并且必须根据给定的新张量维度进行拆分。我已经能够生成目标尺寸，但我无法从源张量中拆分和提取值。我尝试过torch.narrow，但它只需要 3 个参数，而且在很多情况下我需要 4 个。 torch.split 将 dim 作为 int ，因为张量仅沿一维拆分。但我想将其拆分为多个维度。

【问题讨论】：

标签： pytorch tensor

【解决方案1】：

您有多种选择：

多次使用.split
多次使用.narrow
使用切片

例如：

t = torch.rand(32, 32, 3, 3)

t0, t1 = t.split((16, 16), 0)
print(t0.shape, t1.shape)
>>> torch.Size([16, 32, 3, 3]) torch.Size([16, 32, 3, 3])

t00, t01 = t0.split((16, 16), 1)
print(t00.shape, t01.shape)
>>> torch.Size([16, 16, 3, 3]) torch.Size([16, 16, 3, 3])

t00_alt, t01_alt = t[:16, :16, :, :], t[16:, 16:, :, :]
print(t00_alt.shape, t01_alt.shape)
>>> torch.Size([16, 16, 3, 3]) torch.Size([16, 16, 3, 3])

【讨论】：