mindspore.ops.Split
- class mindspore.ops.Split(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。
更多参考详见
mindspore.ops.split()。- 参数：
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。
- 输入：
input_x (Tensor) - Tensor的shape为 \((x_0, x_1, ..., x_{R-1})\) ，其中R >= 1。
- 输出：
tuple[Tensor]，每个输出Tensor的shape相同，为 \((x_0, x_1, ..., x_{axis}/{output_num}, ..., x_{R-1})\) 。数据类型与 input_x 的相同。
- 支持平台：
AscendGPUCPU
样例：
>>> import mindspore >>> import numpy as np >>> from mindspore import Tensor, ops >>> split = ops.Split(1, 2) >>> 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 = split(x) >>> print(output) (Tensor(shape=[2, 2], dtype=Int32, value= [[1, 1], [2, 2]]), Tensor(shape=[2, 2], dtype=Int32, value= [[1, 1], [2, 2]])) >>> split = ops.Split(1, 4) >>> output = split(x) >>> 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]]))