vsplit¶

参数¶

• x (Tensor) - 输入变量，数据类型为 bool、float16、float32、float64、uint8、int8、int32、int64 的多维 Tensor，其维度必须大于 1。

• 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[]的 0-D 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 第一个维度的大小。在 list 或 tuple 中，至多有一个元素值为-1，表示该值是由 x 的维度和其他 num_or_sections 中元素推断出来的。

• 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¶

list[Tensor]，分割后的 Tensor 列表。

代码示例¶

import paddle

# x is a Tensor of shape [8, 6, 7]
x = paddle.rand([8, 6, 7])
out0, out1 = paddle.vsplit(x, num_or_sections=2)
print(out0.shape)  # [4, 6, 7]
print(out1.shape)  # [4, 6, 7]
out0, out1, out2 = paddle.vsplit(x, num_or_sections=[1, 3, 4])
print(out0.shape)  # [1, 6, 7]
print(out1.shape)  # [3, 6, 7]
print(out2.shape)  # [4, 6, 7]
out0, out1, out2 = paddle.vsplit(x, num_or_sections=[2, 3, -1])
print(out0.shape)  # [2, 6, 7]
print(out1.shape)  # [3, 6, 7]
print(out2.shape)  # [3, 6, 7]