split

paddle.fluid.layers. split ( input, num_or_sections, dim=- 1, name=None ) [源代码]

该OP将输入Tensor分割成多个子Tensor。

参数：

  • input (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。至多有一个元素值为-1，-1表示该值是由 input 待分割的维度值和 num_or_sections 的剩余元素推断出来的。

  • dim (int|Tenspr，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 dim < 0 ，则划分的维度为 rank(input) + dim 。默认值为-1。

  • 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.fluid as fluid
  3. # input is a Tensor which shape is [3, 9, 5]
  4. input = fluid.data(
  5.      name="input", shape=[3, 9, 5], dtype="float32")
  7. out0, out1, out2 = fluid.layers.split(input, num_or_sections=3, dim=1)
  8. # out0.shape [3, 3, 5]
  9. # out1.shape [3, 3, 5]
  10. # out2.shape [3, 3, 5]
  12. out0, out1, out2 = fluid.layers.split(input, num_or_sections=[2, 3, 4], dim=1)
  13. # out0.shape [3, 2, 5]
  14. # out1.shape [3, 3, 5]
  15. # out2.shape [3, 4, 5]
  17. out0, out1, out2 = fluid.layers.split(input, num_or_sections=[2, 3, -1], dim=1)
  18. # out0.shape [3, 2, 5]
  19. # out1.shape [3, 3, 5]
  20. # out2.shape [3, 4, 5]
  22. # dim is negative, the real dim is (rank(input) + axis) which real
  23. # value is 1.
  24. out0, out1, out2 = fluid.layers.split(input, num_or_sections=3, dim=-2)
  25. # out0.shape [3, 3, 5]
  26. # out1.shape [3, 3, 5]
  27. # out2.shape [3, 3, 5]