.. _cn_api_tensor_cn_chunk:

chunk
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.. py:function:: paddle.chunk(x, chunks, axis=0, name=None)

该OP将输入Tensor分割成多个子Tensor。

**参数**：
       - **x** (Tensor) - 输入变量，数据类型为bool, float16, float32，float64，int32，int64的多维Tensor。
       - **chunks** (int) - ``chunks`` 是一个整数，表示将输入Tensor划分成多少个相同大小的子Tensor。
       - **axis** (int|Tensor，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 ``axis < 0`` ，则划分的维度为 ``rank(x) + axis`` 。默认值为0。
       - **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。


**代码示例**

..  code-block:: python

      import numpy as np
      import paddle
      
      paddle.disable_static()
      # x is a Tensor which shape is [3, 9, 5]
      x_np = np.random.random([3, 9, 5]).astype("int32")
      x = paddle.to_tensor(x_np)

      out0, out1, out2 = paddle.chunk(x, chunks=3, axis=1)
      # out0.shape [3, 3, 5]
      # out1.shape [3, 3, 5]
      # out2.shape [3, 3, 5]

      
      # axis is negative, the real axis is (rank(x) + axis) which real
      # value is 1.
      out0, out1, out2 = paddle.chunk(x, chunks=3, axis=-2)
      # out0.shape [3, 3, 5]
      # out1.shape [3, 3, 5]
      # out2.shape [3, 3, 5]