如何使用重叠将PyTorch张量分块到指定的存储桶大小？

import torch

def chunk_tensor(tensor, bucket_size, overlap_size):
    num_buckets = int(tensor.size(0) / (bucket_size - overlap_size))
    chunks = []
    
    for i in range(num_buckets):
        start = i * (bucket_size - overlap_size)
        end = start + bucket_size
        
        chunk = tensor[start:end]
        chunks.append(chunk)
    
    return chunks

# 示例用法
tensor = torch.randn(1000)  # 原始张量
bucket_size = 100  # 存储桶大小
overlap_size = 10  # 重叠大小

chunks = chunk_tensor(tensor, bucket_size, overlap_size)

# 打印每个存储桶的大小
for i, chunk in enumerate(chunks):
    print(f"Bucket {i+1} size: {chunk.size(0)}")

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