PyTorch 分割张量并参与学习：Reshape、View 和 Loss 加权平均

可以使用 PyTorch 中的 reshape 和 view 函数将 bchw 张量平均分成四份。reshape 函数可以改变张量的形状，view 函数可以以指定的形状查看张量，两者可以互相转换。具体操作如下：

import torch

# 假设原始张量为 x，形状为 [b, c, h, w]
x = torch.randn([2, 12, 16, 16])

# 将张量 reshape 为 [b, c/4, 4, h, w]
x = x.reshape(x.shape[0], x.shape[1] // 4, 4, x.shape[2], x.shape[3])

# 将张量 view 为 [b*4, c/4, h, w]
x = x.transpose(1, 2).reshape(x.shape[0] * 4, x.shape[1], x.shape[3], x.shape[4])

其中，transpose 函数可以交换张量的维度，上述代码中将第 1 和第 2 维交换，使得 c/4 成为了第 2 维，方便 reshape 操作。

这样操作后，得到的新张量可以参与学习和反向传播，因为它们是从原始张量中简单地分割而来，不会影响模型的输出和梯度。但是，如果将每一份都作为模型的输入，那么模型的输出将会是四个部分的拼接，loss 数值也会相应地增加，因此需要在计算 loss 时将四个部分的 loss 加权平均。