PyTorch基础（22）-- torch.chunk()方法

news2024/11/15 10:29:58

分享一下自己目前在维护的Github项目，由于本人博士阶段接触了一个全新的研究方向-----使用机器学习、强化学习、深度学习等方法解决组合优化问题，维护这个项目的目的：
（1）记录自己阅读过的paper，同时分享一下对某些paper的见解；
（2）方便其他的初学者或研究生查阅最新的paper；
⭐️ 项目链接：Welcome COP Zoo

一、前言

今天要分享的方法是torch.chunk方法，这个方法也是第一次遇到，为避免自己遗忘，特在此记录！

二、方法解析

chunk的译文为"块"的含义，在我们没看官方文档之前，直观的理解应该是：按照某种规则将一个tensor划分为若干个块。
官方文档对torch.chunk方法的解析为：尝试将一个tensor划分为若干个chunk，每个chunk为输入tensor的view，方法的返回值为若干个chunk组成的元组tuple。
在这里插入图片描述
chunk方法的输入参数有以下三个：

input：输入的tensor，类型为tensor；
chunks：chunk的数目，类型为int；
dim：沿着哪个维度进行划分，类型为int；

一句话总结：对于一个输入tensor，torch.chunk方法会按照dim指定的维度将输入tensor划分为若干个chunk，划分的数量为chunks。

值得注意的有以下几点：
（1）使用torch.chunk函数后，返回的chunk数有可能比指定的数目要少；
（2）如果dim指定的维度能够被参数chunks整除，那么返回的chunk具有相同的size；
（3）如果dim指定的维度不能被参数chunks整除，除最后一个chunk外，其他的chunk具有相同的size。