.. _cn_api_fluid_layers_split:

split
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.. py:function:: paddle.fluid.layers.split(input,num_or_sections,dim=-1,name=None)

该OP将输入Tensor分割成多个子Tensor。

参数：
    - **input** (Variable) - 输入变量，数据类型为float32，float64，int32，int64的多维Tensor或者LoDTensor。
    - **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[1]的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待分割的维度的大小。至多有一个元素值为-1，-1表示该值是由 ``input`` 待分割的维度值和 ``num_or_sections`` 的剩余元素推断出来的。
    - **dim** (int|Variable，可选) - 整数或者形状为[1]的Tensor，数据类型为int32或int64。表示需要分割的维度。如果dim < 0，则划分的维度为rank(input) + dim。默认值为-1。
    - **name** (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。

返回：分割后的Tensor列表。

返回类型：列表(Variable(Tensor|LoDTensor))，数据类型为int32，int64，float32，float64。

抛出异常：
    - :code:`TypeError`：``num_or_sections`` 不是int、list 或 tuple。
    - :code:`TypeError`：``dim`` 不是 int 或 Variable。

**代码示例**：

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid

    # 输入是维度为[3, 9, 5]的Tensor：
    input = fluid.data(
         name="input", shape=[3, 9, 5], dtype="float32")

    # 传入num_or_sections为一个整数
    x0, x1, x2 = fluid.layers.split(input, num_or_sections=3, dim=1)
    x0.shape  # [3, 3, 5]
    x1.shape  # [3, 3, 5]
    x2.shape  # [3, 3, 5]

    # 传入num_or_sections为一个整数列表
    x0, x1, x2 = fluid.layers.split(input, num_or_sections=[2, 3, 4], dim=1)
    x0.shape  # [3, 2, 5]
    x1.shape  # [3, 3, 5]
    x2.shape  # [3, 4, 5]

    # 传入num_or_sections为一个整数列表，其中有一个元素为-1
    x0, x1, x2 = fluid.layers.split(input, num_or_sections=[2, 3, -1], dim=1)
    x0.shape  # [3, 2, 5]
    x1.shape  # [3, 3, 5]
    x2.shape  # [3, 4, 5]