at::parallel_for partition函数是PyTorch中的一个工具函数，用于并行执行一个函数，将一个数组分成多个子片段，并对每个子片段并行执行给定的函数。在PyTorch 1.7版本中，该函数的参数列表中加入了一个“partition_size”参数，用于指定每个子片段的大小。如果未指定该参数，则使用默认大小。

以下是一个使用at::parallel_for partition函数的示例，在此示例中，我们将一个大小为1000的数组分成10个子片段，每个子片段包含100个元素，并对每个子片段并行执行给定的函数。

#include 
#include 

void my_function(at::Tensor& tensor) {
  // perform some operation on the tensor
}

int main() {
  at::Tensor tensor = at::ones({1000});

  int partition_size = 100;
  at::parallel_for(0, 10, partition_size, [&](int64_t start, int64_t end) {
    auto slice = tensor.slice(0, start, end);
    my_function(slice);
  });

  return 0;
}