PyTorch：如何使用循环将 append 张量放入列表

Question

我有以下代码在列表中输出 2 arrays：

arr1 = np.array([[1.,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])

arr_split = np.array_split(arr1,
                           indices_or_sections = 2,
                           axis = 0)

arr_split

Output：

[array([[1., 2., 3.],
        [4., 5., 6.]]), array([[7., 8., 9.]])]

如何将这 2 个 arrays 转换为 PyTorch 张量并使用for （或while ）循环将它们放入列表中，使它们看起来像这样：

[tensor([[1., 2., 3.],
         [4., 5., 6.]], dtype=torch.float64),
tensor([[7., 8., 9.]], dtype=torch.float64)]

提前谢谢了！

Answer 1

最好先将其转换为张量，然后可以使用torch.Tensor.split

arr1 = np.array([[1.,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
t_arr1 = torch.from_numpy(arr1)

t_arr1.split(split_size=2)
(tensor([[1., 2., 3.],
        [4., 5., 6.]], dtype=torch.float64), 
 tensor([[7., 8., 9.]], dtype=torch.float64))