pytorch学习笔记（六）——pytorch进阶教程之合并与分割

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合并----cat

假设有两份数据，一份是属于班级1-4的成绩，一份是属于班级5-9的成绩。
现在要将两份数据进行合并，使用cat函数，参数一传入要合并的数据，用list形式，参数二传入合并的维度dim=0，说明合并第一个维度，因此[4,32,8]合并[5,32,8]==》[9,32,8]

cat函数中一个重要的传入参数是dimension，如图所示，假设有三个[3,4]的数据，设置dim=0，也就是合并dim0，得到的数据为[12,4]。假设合并[4,4]和[4,3]的数据，dim=1，也就是合并dim1。得到的数据为[4,7]。
需要注意的有两点：1.要合并的数据维度数要一致。2.除了要合并的dim长度可以不一样，其他dim长度必须保持一致。

合并----stack

与cat合并数据方式不同的是，stack则是创建一个新的维度来合并数据
进行操作的两个tensor必须维度一致，size一致，参数dim指定要创建的维度下标，假如现有两个班级，每个班级各有32名同学，记录8门课成绩，如果用cat函数合并则变为记录64名同学8门课成绩，无法体现出班级的概念。这时候就应该采用stack函数在添加上dim0，数据合并后变为[2,32,8]。

拆分----split

split根据长度来拆分

split有两种使用方法，如果要求数据分片后所有分片的长度保持一致，则直接传入一个标量，如图中split(1,dim=0)表示第一个维度，分片后每个分片长度都是1。如果要求数据分片后所有分片的长度视情况而定，则传入一个list，如图中split([1,1],dim=0)表示第一个维度，分片后分片长度依次是1,1。最后一行代码报错是因为分片长度是2，而原数据也是2，只能返回一个分片。

拆分----chunk

chunk按照数量进行拆分

chunk第一个参数传入的是要拆分的数量，例子中传入2，说明要等分成2个分片。