mindspore.ops.split
- mindspore.ops.split(input_x, axis=0, output_num=1)[源代码]
根据指定的轴和分割数量对输入Tensor进行分割。
input_x Tensor将被分割为相同shape的子Tensor,且要求 input_x.shape(axis) 可被 output_num 整除。
- 参数:
input_x (Tensor) - Tensor的shape为 \((x_1, x_2, ..., x_R)\) 。
axis (int) - 指定分割轴。默认值:0。
output_num (int) - 指定分割数量。其值为正整数。默认值:1。
- 返回:
tuple[Tensor],每个输出Tensor的shape相同,即 \((y_1, y_2, ..., y_S)\) 。数据类型与 input_x 的相同。
- 异常:
TypeError - axis 或 output_num 不是int。
ValueError - axis 超出[-len(input_x.shape), len(input_x.shape))范围。或 output_num 小于或等于0。
ValueError - input_x.shape(axis) 不可被 output_num 整除。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> x = Tensor(np.array([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2]]), mindspore.int32) >>> print(x) [[1 1 1 1] [2 2 2 2]] >>> output = ops.split(x, 1, 2) >>> print(output) (Tensor(shape=[2, 2], dtype=Int32, value= [[1, 1], [2, 2]]), Tensor(shape=[2, 2], dtype=Int32, value= [[1, 1], [2, 2]])) >>> output = ops.split(x, 1, 4) >>> print(output) (Tensor(shape=[2, 1], dtype=Int32, value= [[1], [2]]), Tensor(shape=[2, 1], dtype=Int32, value= [[1], [2]]), Tensor(shape=[2, 1], dtype=Int32, value= [[1], [2]]), Tensor(shape=[2, 1], dtype=Int32, value= [[1], [2]]))