mindspore.ops.tensor_split

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mindspore.ops.tensor_split(input, indices_or_sections, axis=0)[源代码]

根据指定的轴将输入Tensor进行分割成多个子Tensor。

参数:
  • input (Tensor) - 待分割的Tensor。

  • indices_or_sections (Union[int, tuple(int), list(int)]) -

    • 如果 indices_or_sections 是整数类型n,输入tensor将分割成n份。

      • 如果 \(input.shape[axis]\) 能被n整除,那么子切片的大小相同,为 \(input.shape[axis] / n\)

      • 如果 \(input.shape[axis]\) 不能被n整除,那么前 \(input.shape[axis] \bmod n\) 个切片的大小为 \(input.shape[axis] // n + 1\) ,其余切片的大小为 \(input.shape[axis] // n\)

    • 如果 indices_or_sections 类型为tuple(int) 或 list(int),那么输入tensor将在tuple或list中的索引处切分。例如:给定参数 \(indices\_or\_sections=[1, 4]\)\(axis=0\) 将得到切片 \(input[:1]\)\(input[1:4]\) ,和 \(input[4:]\)

  • axis (int) - 指定分割轴。默认值: 0

返回:

tuple[Tensor]。

异常:
  • TypeError - input 不是Tensor。

  • TypeError - axis 不是int类型。

  • ValueError - 参数 axis 超出 \([-input.ndim, input.ndim)\) 范围。

  • TypeError - indices_or_sections 中的每个元素不是int类型

  • TypeError - indices_or_sections 不是int,tuple(int)或list(int)。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> input_x = np.arange(9).astype("float32")
>>> output = ops.tensor_split(Tensor(input_x), 3)
>>> print(output)
(Tensor(shape=[3], dtype=Float32, value= [ 0.00000000e+00,  1.00000000e+00,  2.00000000e+00]),
Tensor(shape=[3], dtype=Float32, value= [ 3.00000000e+00,  4.00000000e+00,  5.00000000e+00]),
Tensor(shape=[3], dtype=Float32, value= [ 6.00000000e+00,  7.00000000e+00,  8.00000000e+00]))