mindspore.numpy.dsplit

mindspore.numpy.dsplit(x, indices_or_sections)

沿第三轴（深度）将Tensor分割为多个sub-tensor。此操作等同于使用 \(axis=2\) （默认值）进行分割，不论数组的维度如何，始终沿第三轴分割。

参数：

• x (Tensor) - 待分割的Tensor。

• indices_or_sections (Union[int, tuple(int), list(int)]) - 如果是整数 \(N\) ，Tensor将沿轴分割为 \(N\) 个相等的sub-tensor。如果是tuple(int)、list(int)或排序后的整数，则指示沿轴的分割位置。例如，对于 \(axis=0\) ， \([2,3]\) 将产生三个sub-tensor： \(x[:2]\) 、 \(x[2:3]\) 和 \(x[3:]\) 。如果索引超出轴上数组的维度，则相应地返回空子数组。

返回：

sub-tensor列表。

异常：

• TypeError - 如果参数 indices_or_sections 不是整数。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> input_x = np.arange(6).reshape((1, 2, 3)).astype('float32')
>>> output = np.dsplit(input_x, 3)
>>> print(output)
(Tensor(shape=[1, 2, 1], dtype=Float32,
value=[[[ 0.00000000e+00],
        [ 3.00000000e+00]]]),
Tensor(shape=[1, 2, 1], dtype=Float32,
value=[[[ 1.00000000e+00],
        [ 4.00000000e+00]]]),
Tensor(shape=[1, 2, 1], dtype=Float32,
value=[[[ 2.00000000e+00],
        [ 5.00000000e+00]]]))