split

paddle.split ( x, num_or_sections, axis=0, name=None ) [源代码]

该OP将输入Tensor分割成多个子Tensor。

参数

  • x (Tensor) - 输入变量，数据类型为bool, float16, float32，float64，int32，int64的多维Tensor。

  • num_or_sections (int|list|tuple) - 如果 num_or_sections 是一个整数，则表示Tensor平均划分为相同大小子Tensor的数量。如果 num_or_sections 是一个list或tuple，那么它的长度代表子Tensor的数量，它的元素可以是整数或者形状为[1]的Tensor，依次代表子Tensor需要分割成的维度的大小。list或tuple的长度不能超过输入Tensor待分割的维度的大小。在list或tuple中，至多有一个元素值为-1，表示该值是由 x 的维度和其他 num_or_sections 中元素推断出来的。例如对一个维度为[4,6,6]Tensor的第三维进行分割时，指定 num_or_sections=[2,-1,1] ，输出的三个Tensor维度分别为：[4,6,2]，[4,6,3]，[4,6,1]。

  • axis (int|Tensor，可选) - 整数或者形状为[1]的Tensor，数据类型为int32或int64。表示需要分割的维度。如果 axis < 0 ，则划分的维度为 rank(x) + axis 。默认值为0。

  • name (str，可选) – 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，默认值为None。

返回

分割后的Tensor列表。

代码示例

  1. import paddle
  3. # x is a Tensor of shape [3, 9, 5]
  4. x = paddle.rand([3, 9, 5])
  6. out0, out1, out2 = paddle.split(x, num_or_sections=3, axis=1)
  7. print(out0.shape)  # [3, 3, 5]
  8. print(out1.shape)  # [3, 3, 5]
  9. print(out2.shape)  # [3, 3, 5]
  11. out0, out1, out2 = paddle.split(x, num_or_sections=[2, 3, 4], axis=1)
  12. print(out0.shape)  # [3, 2, 5]
  13. print(out1.shape)  # [3, 3, 5]
  14. print(out2.shape)  # [3, 4, 5]
  16. out0, out1, out2 = paddle.split(x, num_or_sections=[2, 3, -1], axis=1)
  17. print(out0.shape)  # [3, 2, 5]
  18. print(out1.shape)  # [3, 3, 5]
  19. print(out2.shape)  # [3, 4, 5]
  21. # axis is negative, the real axis is (rank(x) + axis)=1
  22. out0, out1, out2 = paddle.split(x, num_or_sections=3, axis=-2)
  23. print(out0.shape)  # [3, 3, 5]
  24. print(out1.shape)  # [3, 3, 5]
  25. print(out2.shape)  # [3, 3, 5]