11_拼接与拆分,cat,stack,split,chunk

1.11.拼接与拆分
1.11.1.cat
1.11.2.Stack
1.11.3.split
1.11.4.chunk

1.11.拼接与拆分

1.11.1.cat

numpy中使用concat，在pytorch中使用更加简写的 cat
完成一个拼接
两个向量维度相同，想要拼接的维度上的值可以不同，但是其它维度上的值必须相同。

举个例子：还是按照前面的，想将这两组班级的成绩合并起来
a[class 1-4, students, scores]
b[class 5-9, students, scores]

# -*- coding: UTF-8 -*-import torcha = torch.rand(4, 32, 8)
b = torch.rand(5, 32, 8)print(torch.cat([a, b], dim=0).shape)
"""输出结果：torch.Size([9, 32, 8])
结果就是9个班级的成绩
"""

理解cat:
行拼接：[4, 4] 与 [5, 4] 以 dim=0（行）进行拼接 —> [9, 4] 9个班的成绩合起来。
列拼接：[4, 5] 与 [4, 3] 以 dim=1（列）进行拼接 —> [4, 8] 每个班合成8项成绩

理解Cat

# -*- coding: UTF-8 -*-import torcha1 = torch.rand(4, 3, 32, 32)
a2 = torch.rand(5, 3, 32, 32)
print(torch.cat([a1, a2], dim=0).shape)   # 合并第1维 理解上相当于合并batch
"""
输出结果：torch.Size([9, 3, 32, 32])
"""a2 = torch.rand(4, 1, 32, 32)
print(torch.cat([a1,a2],dim=1).shape)     # 合并第2维 理解上相当于合并为 rgba
"""
输出结果：torch.Size([4, 4, 32, 32])
"""a1 = torch.rand(4, 3, 16, 32)
a2 = torch.rand(4, 3, 16, 32)
print(torch.cat([a1, a2], dim=3).shape)  # 合并第3维 理解上相当于合并照片的上下两半
"""
输出结果：torch.Size([4, 3, 16, 64])
"""a1 = torch.rand(4, 3, 32, 32)
print(torch.cat([a1, a2], dim=0).shape)
"""
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 32 and 16 in dimension 2 (The offending index is 1)
"""

1.11.2.Stack

创造一个新的维度（代表了新的组别）
要求两个tensor的size完全相同

# -*- coding: UTF-8 -*-import torcha1 = torch.rand(4, 3, 16, 32)
a2 = torch.rand(4, 3, 16, 32)
print(torch.cat([a1, a2], dim=2).shape)     # 合并照片的上下部分
"""
输入结果：torch.Size([4, 3, 32, 32])
"""# 添加了一个维度 一个值代表上半部分，一个值代表下半部分。 这显然是没有cat合适的。
print(torch.stack([a1, a2],dim=2).shape)
"""
输入结果：torch.Size([4, 3, 2, 16, 32])
"""a = torch.rand(32, 8)
b = torch.rand(32, 8)
# 将两个班级的学生成绩合并，添加一个新的维度，这个维度的每个值代表一个班级。显然是比cat合适的。
print(torch.stack([a,b],dim=0).shape)
"""
输出结果：torch.Size([2, 32, 8])
"""

1.11.3.split

按长度进行拆分：单元长度/数量
长度相同给一个固定值
长度不同给一个列表

# -*- coding: UTF-8 -*-import torcha = torch.rand(32, 8)
b = torch.rand(32, 8)
c = torch.rand(32, 8)
d = torch.rand(32, 8)
e = torch.rand(32, 8)
f = torch.rand(32, 8)
s = torch.stack([a, b, c, d, e, f], dim=0)
print(s.shape)
"""
输出结果：torch.Size([6, 32, 8])
"""
aa,bb = s.split(3, dim=0)                   # 按数量切分，可以使用一个常数
print(aa.shape, bb.shape)
"""
输出结果：torch.Size([3, 32, 8]) torch.Size([3, 32, 8])
"""
cc, dd, ee = s.split([3, 2, 1], dim=0)      # 按单位长度切分，可以使用一个列表
print(cc.shape, dd.shape, ee.shape)
"""
输出结果： torch.Size([3, 32, 8]) torch.Size([2, 32, 8]) torch.Size([1, 32, 8])
看到结果第一列，分别是：3,2,1
"""print(s)ff, gg = s.split(6, dim=0)                  # 只切了一半，有一半不存在，所以报错
"""
ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)
"""

1.11.4.chunk

按照量进行拆分

# -*- coding: UTF-8 -*-import torcha = torch.rand(32, 8)
b = torch.rand(32, 8)
c = torch.rand(32, 8)
d = torch.rand(32, 8)
e = torch.rand(32, 8)
f = torch.rand(32, 8)
s = torch.stack([a, b, c, d, e, f], dim=0)
print(s.shape)
"""
输出结果：torch.Size([6, 32, 8])
"""aa, bb = s.chunk(2, dim=0)
print(aa.shape, bb.shape)
"""
输出结果：torch.Size([3, 32, 8]) torch.Size([3, 32, 8])
"""cc, dd = s.split(3, dim=0)
print(cc.shape, dd.shape)
"""
输出结果：torch.Size([3, 32, 8]) torch.Size([3, 32, 8])
"""

注意：对于按数量切分：chunk中的参数是要切成几份；split的常量是每份有几个。

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